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基于多级梯度特征的红外图像行人检测算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.45 MB | 2021-05-27

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　　由于可见光图像和红外图像的成像原理不同，可见光图像的行人检测算法难以直接应用于红外图像中为此，提出一种基于多级梯度特征的红外图像行人检测算法。使用改进的图像显著性检测算法提取红外图像的关键区域，应用质心重定位的滑窗算法快速定位其中的高亮区，采用 Zernike矩判断图像的对称性及与行人特征的相似性，通过基于边缘信息输入的卷积神经网络模型逐级缩小判定范围。在 OTCBVS红外图像行人数据集上的实验结果表明，与稀疏表示算法相比，该算法的检测准确率较髙。

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