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1. 基于背景的方法:使用背景建模、运动检测等方法,通过与背景的差异来检测行人目标。
2. 基于特征的方法:使用人工设计的特征(如Haar、LBP等)或深度学习网络提取的特征,通过特征匹配来检测行人目标。 3. 基于形状的方法:通过对行人目标形状的建模,利用模板匹配、霍夫变换等方法来检测行人目标。 4. 基于深度学习的方法:使用深度学习网络,通过学习大量训练样本的特征来检测行人目标,例如Faster R-CNN、YOLO等。 5. 基于多特征融合的方法:将多种特征进行融合,提高检测精度,如利用特征加权策略融合多种特征信息。 6. 基于模式分类的方法:利用机器学习算法,通过对训练样本的学习,来判断新样本中是否存在行人目标。 7. 基于多目标跟踪的方法:将行人目标检测与多目标跟踪结合起来,通过动态跟踪行人目标,提高行人目标检测的精度和效率。 |
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