一种基于贝叶斯推断的人员检测结果修正方法

摘要

本发明属于图像分析技术领域，公开了一种基于贝叶斯推断的人员检测结果修正方法，通过引入贝叶斯分类器来判断人员检测分类器是否分类正确；收集一定的由检测分类器得到的有人的图片，人工标签分类为检测分类器分类正确和分类错误，提取时间、位置、大小这三个特征，计算每个类别的概率以及每个类别条件下各个特征属性划分的概率，训练得到贝叶斯修正分类器；将检测分类器得到有人的图片输入到修正分类器进行分类，判断检测分类器的结果是否正确。本发明不对原有算法进行修改，而是在其基础上添加基于贝叶斯推断的修正模块。本发明通过引入贝叶斯分类器来判断检测分类器分类的结果是否正确，从而优化识别结果，显著地降低了原分类器误报率。