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Human Detection Using HOG-SVM, Mixture of Gaussian and Background Contours Subtraction

机译:使用HOG-SVM,高斯和背景轮廓扣除的混合进行人体检测

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摘要

Automatic moving object/Human detection in a video sequence is one of the most difficult problems in the field of image processing and computer vision. The HOG-SVM provides a detection windows that is not perfectly adjusted to the silhouette of the Human detected. It is possible to apply a postprocess based on background subtraction to improve the segmentation of the detection. In this paper, we present thus a detection method that improves results provided by HOG-SVM with a combination of mixture of Gaussian and background contours subtraction.
机译:视频序列中的自动移动物体/人类检测是图像处理和计算机视觉领域中最困难的问题之一。 HOG-SVM提供的检测窗口无法完美地适应被检测人员的轮廓。可以应用基于背景减法的后处理来改善检测的分段。因此,在本文中,我们提出了一种结合高斯和背景轮廓相减的组合来改进HOG-SVM提供的结果的检测方法。

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