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針對傳統俯視行人檢測方法提取的頭部特征單一、檢測錯誤率高的問題，提出了結合改進聚合通道特征（ACF）和灰度共生矩陣（GLCM）的俯視行人檢測算法。首先，將提取到的HSV顏色特征、梯度幅值大小以及改進后的梯度方向直方圖（ HOG）特征組合成ACF描述子；然后，采用窗口法計算改進的GLCM參數描述子，提取紋理特征，串聯每個窗口的特征向量得到共生矩陣特征描述子；最后，將聚合通道和共生矩陣特征分別輸入Adaboost訓練得到分類器，并進行檢測得到最終結果。實驗結果表明，所提算法能在干擾背景存在的情況下有效檢測目標，提高了檢測的準確率和召回率。
目前，智能監控場景下的俯視行人檢測技術被廣泛應用于人流量統計以及行人智能分析中，以實現對人流量密集場所的有效監管。基于俯視的行人檢測近些年取得了突飛猛進的發展；然而行人的發型、發色以及復雜的周圍背景加大了檢測的難度，導致檢測效果仍不理想，需進一步改進。因此，俯視行人檢測技術具有極大的研究空間和重要的現實意義。本文重點研究在復雜背景下，基于俯視視角的行人檢測。
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