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NOISE ROBUST HUMAN DETECTION COMBINING SELF-QUOTIENT ε-FILTER AND HOG FEATURE DISTANCE CRITERION

机译:自噪声ε滤波器与猪特征距离准则相结合的强噪声人类检测

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摘要

This paper describes human detection using self-quotient e-filter (SQEF) with the parameter determined by Histograms of Oriented Gradients (HOG) feature distance criterion. Although human detection combining HOG and SVM is a powerful approach, as it uses local intensity gradients, it is difficult to handle noise corrupted images. On the other hand, although human detection combining SQEF, HOG and SVM can realize noise robust human detection, SQEF requires manual parameter setting. Our aim is to realize noise robust human detection by using HOG feature distance criterion. Our aim is not only to set the parameter of self-quotient e-filter but also to train SVM by using numerous images without noise and a small amount of images with noise.
机译:本文介绍了使用自商e滤波器(SQEF)进行人体检测的方法,该参数由定向梯度直方图(HOG)特征距离标准确定。尽管将HOG和SVM结合起来的人体检测是一种强大的方法,但是由于它使用局部强度梯度,因此难以处理噪声受损的图像。另一方面,尽管结合了SQEF,HOG和SVM的人体检测可以实现强大的噪声人体检测,但SQEF需要手动设置参数。我们的目的是通过使用HOG特征距离准则来实现对噪声的鲁棒性人体检测。我们的目标不仅是设置自商电子滤波器的参数,而且还通过使用大量无噪声的图像和少量有噪声的图像来训练SVM。

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