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Detecting People in Images: An Edge Density Approach

机译:在图像中检测人:边缘密度方法

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摘要

In this paper, we present a new method for detecting visual objects in digital images and video. The novelty of the proposed method is that it differentiates objects from non-objects using image edge characteristics. Our approach is based on a fast object detection method developed by Viola and Jones. While Viola and Jones use Harr-like features, we propose a new image feature - the edge density - that can be computed more efficiently. When applied to the problem of detecting people and pedestrians in images, the new feature shows a very good discriminative capability compared to the Harr-like features.
机译:在本文中,我们提出了一种检测数字图像和视频中视觉对象的新方法。该方法的新颖之处在于它利用图像边缘特征将对象与非对象区分开。我们的方法基于Viola和Jones研发的快速物体检测方法。当Viola和Jones使用类似Harr的特征时,我们提出了一种新的图像特征-边缘密度-该特征可以更有效地计算。当应用于检测图像中的人和行人的问题时,该新功能与类似Harr的功能相比具有很好的判别能力。

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