作者：黄鹏; 于凤芹行人检测聚合通道特征算法积分通道特征卷积网络主成分分析自动学习
摘要：针对聚合通道特征（ACF）算法误检窗口多的问题,提出一种由粗到精的级联行人检测算法。采用ACF算法快速粗检,改进通道特征来滤除误检窗口,以每个图像通道学习主成分分析（PCA）滤波器组,代替PCANet从训练图像和卷积图中学习滤波器组,用图像通道进行单层卷积,代替PCANet的双层卷积以降低特征维数,提升对行人的表达能力,并对卷积图池化降维,得到改进的通道特征。仿真结果表明,该算法相对于原ACF算法误检窗口减少,检测率在INRIA、Caltech数据库上分别提高3.8%和17.5%。
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