南开大学学报(自然科学版) ›› 2019 ›› Issue (1): 15-.

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一种基于多分类器融合的人数统计算法

  

  • 出版日期:2019-02-20 发布日期:2019-03-06

  • Online:2019-02-20 Published:2019-03-06

摘要: 基于多分类器融合,首先提取行人的运动前景,计算校正透视效应之后的前景面积,提取图像的有效Harris角点和SURF点信息,并由此得到反映行人遮挡程度的遮挡系数,从而构造特征向量,输入BP)神经网络建立回归模型;然后提取行人的HOG特征,采用Adaboost级联分类器训练出相应的行人检测器,检测每帧视频的行人并统计数量;最后基于前两个分类器,用stacking的策略构造了组合分类器,并实现分类器融合时权值的自适应调整.通过与现有算法进行对比,算法的效果优于其他算法,对复杂场景适应性强且满足实时性要求.

关键词: 人群计数, SURF特征点, BP神经网络, Adaboost级联分类器, 多分类器融合