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基于Haar-NMF特征和级联Adaboost分类器的脱岗检测方法

摘要

本发明提供一种基于Haar‑NMF特征和级联Adaboost分类器的脱岗检测方法,涉及视频信号处理技术领域。该方法采用低维Haar‑NMF特征代替传统的Haar特征,Haar‑NMF特征可以很好地表征图像中局部区域的特征,如在岗人员的头部和肩部特征,满足检测方法对检测准确率的要求;采用级联Adaboost分类器代替基本的Adaboost分类器,提高了检测的准确率并减少运算量,满足了检测方法对检测速度的要求。并针对检测过程中的漏检问题和误检问题进行优化,提高了检测方法的整体性能。本发明提供的基于Haar‑NMF特征和级联Adaboost分类器的脱岗检测方法,在保证检测成功率的基础上,缩短了样本的训练和检测的时间,并且通过增加分类器的级数提高了检测方法的部分性能,同时提高了检测速度。

著录项

  • 公开/公告号CN109190710B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北大学;

    申请/专利号CN201811065893.2

  • 申请日2018-09-13

  • 分类号G06V10/774(20220101);G06V10/771(20220101);G06K9/62(20220101);

  • 代理机构21109 沈阳东大知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘晓岚

  • 地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号

  • 入库时间 2022-08-23 13:25:56

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