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[00059733]一种基于样例迁移学习的人体检测方法
联系人： 中国科学院自动化研究所
所在地：北京 北京市
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资料保密
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技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于样例迁移学习的人体检测方法，该方法包括以下步骤：提取训练集中正样本和负样本的多维人体特征；利用支持向量机进行训练，得到初始人体检测器；将人体检测器划分为多个小网格，每个网格代表一个小部件，并用相应网格里的权重来表示这个部件；对于网格权重进行更新；采用多尺度滑动框扫描的方式对于待检测图像进行人体检测，得到人体检测结果。本发明中的检测器能够自适应的进行结构调整与测试框里的样例的结构进行匹配，并将匹配的损失计入得分函数中，因此本发明方法能够自适应地对每个样例进行结构迁移，可以处理人体的形变等情况。
