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[2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 保加利亚索佐波尔(2019.9.6-2019.9.8)] 2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 激光修饰量子电动力学过程中共振效应的新方面：(特邀报告)

DOI：10.1109/CAOL46282.2019.9019545 出版年份：2019 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 当前最先进的行人检测方法大多难以在准确率和效率之间取得良好平衡。例如ACF算法速度快但检测率较低，而棋盘格算法检测率高但速度慢。受行人外观恒常性和形状对称性等简单固有属性启发，我们提出两类新型非邻域特征：侧内差异特征(SIDF)和对称相似性特征(SSF)。SIDF能表征背景与行人的差异以及行人轮廓与其内部的差异，SSF则能捕捉行人形状的对称相似性——这些特性是邻域特征所不具备的。最终我们提出融合非邻域特征与邻域特征进行行人检测，发现非邻域特征可使对数平均漏检率进一步降低4.44%。研究还给出了本方法与前沿算法的关系对比。在INRIA、Caltech和KITTI数据集上的实验表明该方法兼具有效性与高效性：相比未使用CNN的前沿方法，本方法在Caltech数据集上取得最佳检测性能，较次优方法(棋盘格)提升2.27%；采用Caltech新标注时漏检率达11.87%，优于其他方法。
作者： Jiale Cao，Yanwei Pang，Xuelong Li
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研究概述 实验方案

研究目的

研究受外观恒常性和形状对称性启发的非相邻特征（SIDF和SSF）在行人检测中的有效性，以实现准确性与效率之间的更好平衡。

研究成果

所提出的非邻域特征（SIDF和SSF）通过有效捕捉行人外观恒定性和形状对称性等属性，显著提升了行人检测性能。将这些特征与邻域特征相结合，在非卷积神经网络方法中实现了准确性与效率的最佳平衡，展示了简单而有效的特征设计在行人检测中的潜力。

研究不足

该研究聚焦于传统特征设计，未利用深度学习技术，与基于卷积神经网络的方法相比可能限制性能表现。尽管检测速度有所提升，但仍可能无法满足某些应用的实时性要求。

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