文件名称：基于支持向量机的复杂背景下的人体检测
文件大小：419KB
文件格式：PDF
更新时间：2012-05-31 09:31:53
支持向量机 人体检测
。为了简化SVM分类器的设计及提高机器学习的效率,提出了一 种星形向量表示法用于抽取目标的特征向量,并且用实验方法得到了这种表示法的最优表示。将SVM与ANN进 行比较,并且对不同内积函数的SVM的性能也进行了比较。实验结果表明, SVM的性能要优于ANN,并且采用径 向基函数的SVM性能最好。该方法鲁棒性强,正确率高,解决了复杂背景下运动人体实时检测的一些关键问题。