決策表屬性約簡算法及其在行人檢測中的應(yīng)用
摘要：由于行人集剛性特性和柔性特性于一身,使行人檢測成為繼人臉檢測之后計(jì)算機(jī)視覺的又一研究難點(diǎn)和熱點(diǎn)。但現(xiàn)有行人檢測技術(shù)中普遍采用的梯度方向直方圖特征存在維度高、特征冗余計(jì)算慢和存儲(chǔ)量大等缺陷。針對上述缺陷,引入粗集屬性約簡理論來降低該特征的維度,以提高行人檢測的性能和速度,降低行人特征的存儲(chǔ)量,從而應(yīng)對目前大數(shù)據(jù)計(jì)算以及低存儲(chǔ)能力和低計(jì)算能力的移動(dòng)設(shè)備中進(jìn)行實(shí)時(shí)行人檢測的需要?；舅悸啡缦?首先,利用一個(gè)知識(shí)對另一個(gè)知識(shí)的正域概念來刻畫屬性的重要度,即屬性重要度值越大,則該屬性對分類越有幫助;反之則對分類幫助較小;然后,引入粗集屬性約簡理論,刪除原始決策表中屬性重要度值小的冗余屬性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:將該算法引入行人檢測,在維度下降到原來的18.52%仍然保持95.88%的準(zhǔn)確率和召回率,同時(shí)也提升了檢測速度,降低了行人特征的儲(chǔ)存量,驗(yàn)證了粗集約簡理論在行人檢測中的有效性。
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數(shù)碼設(shè)計(jì)雜志
數(shù)碼設(shè)計(jì)雜志， 半月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：計(jì)算機(jī)與應(yīng)用、工程科技研究、藝術(shù)設(shè)計(jì)創(chuàng)新、文教科技信息等等。于2002年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。
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