基于稀疏表示的选煤厂人体分类器设计

摘要

在选煤厂的人体检测上，由于环境的影响，噪声干扰较大，且工作人员在厂区行走，遮挡严重，光照变化也较大，另外人体的特征维度较高。提出基于最小化的稀疏解的稀疏表示方法进行人体的分类器设计。实验表明，基于稀疏表示的人体分类器在低维特征时比支持向量机的人体分类器更优，尤其当有遮挡存在时对人体的分类达到满意效果。%In human detection of coal preparation plant,due to environmental impact,greater noise,severe occlusion of staff walk at the plant,higher of the human characteristics dimension.Based on the above considerations,this paper uses sparse representation method that gets the sparse solutions via-minimization to design the human classifier.