資料介紹
由于可見光圖像和紅外圖像的成像原理不同,可見光圖像的行人檢測算法難以直接應(yīng)用于紅外圖像中為此,提出一種基于多級梯度特征的紅外圖像行人檢測算法。使用改進(jìn)的圖像顯著性檢測算法提取紅外圖像的關(guān)鍵區(qū)域,應(yīng)用質(zhì)心重定位的滑窗算法快速定位其中的高亮區(qū),采用 Zernike矩判斷圖像的對稱性及與行人特征的相似性,通過基于邊緣信息輸入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型逐級縮小判定范圍。在 OTCBVS紅外圖像行人數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與稀疏表示算法相比,該算法的檢測準(zhǔn)確率較髙。
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