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行人检测是计算机视觉的研究热点和难点,近年来基于机器学习的行人检测技术取得了长足的进步,但由于不同场景的数据分布存在差异,已有检测器在新场景下的行人检测性能出现显著下降。为了避免繁琐的人工标注,充分利用原有检测器和标注样本,基于迁移学习的行人检测研究受到越来越多的关注。对其中涉及到的样本获取、迁移学习机制等关键技术进行综述,并从多个角度对现有方法进行分析和比较,最后对该技术的未来进行展望。 相似文献
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融合颜色和梯度特征的运动阴影消除方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种检测运动阴影的方法.首先将运动前景像素检测出来,再综合利用颜色和梯度特征将前景像素分类为运动物体或运动阴影像素.为客观地分析实验结果,引入了一个新的评价指标F值来分析阴影检测效果.实验结果表明该方法比基准方法具有更好的性能. 相似文献