基于多识别区域融合的机动车驾驶员检测框架
霍星1 檀结庆1 赵峰2 景永俊3 邵堃3
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霍星1 檀结庆1 赵峰2 景永俊3 邵堃3,. 基于多识别区域融合的机动车驾驶员检测框架[J]. 人工智能研究,2018.4. DOI:.
摘要:
受光照条件、图像噪声和复杂背景等因素的影响,在机动车驾驶员检测过程中难以获取不同卡口图像下的驾驶员特征.为了解决上述问题,文中提出基于多识别区域融合的精准驾驶员位置检测框架,用于提高驾驶员识别率.首先基于图像梯度特征算法获得车牌定位,然后使用自适应方法得到车窗区域,最后采用多识别区域融合策略得到准确的驾驶员区域.在10个图像测试库上的测试表明,文中方法可以获得较高的识别率.
关键词: 图像梯度;自适应车窗定位;多识别区域融合;Adaboost算法;驾驶员检测
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