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針對(duì)可變形部件模型（DPM）算法在行人檢測(cè)領(lǐng)域中的檢測(cè)精度高，但由于在特征提取和行人定位兩步中的計(jì)算量過大，導(dǎo)致檢測(cè)速度過慢而不能應(yīng)用于實(shí)時(shí)行人檢測(cè)的問題，提出了一種融合分支定界算法和級(jí)聯(lián)檢測(cè)算法的可變形部件模型（ BBCDPM）算法。首先，選取梯度方向直方圖（HOG）特征作為描述人體目標(biāo)的特征，從而生成特征金字塔；然后，進(jìn)行可變形部件模型的建模，并使用隱變量支持向量機(jī)（ LSVM）對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練；同時(shí)，為了提高行人檢測(cè)的準(zhǔn)確度，將傳統(tǒng)可變形部件模型算法中的5個(gè)部件模型增加到了8個(gè)；最后，在利用了級(jí)聯(lián)檢測(cè)算法簡(jiǎn)化檢測(cè)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合了分支定界算法尋找最大值，排除大量不可能的對(duì)象假設(shè)，完成對(duì)行人目標(biāo)的定位和檢測(cè)。在INRIA數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)DPM算法相比，該算法將準(zhǔn)確率提高了12個(gè)百分點(diǎn)，且大幅提高了行人檢測(cè)與識(shí)別的速度。
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