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對圖像和視頻中的不同類別的對象的檢測是計(jì)算機(jī)視覺研究的基本任務(wù)。行人檢測是一個熱門的研究課題。行人是交通系統(tǒng)中的主要參與者，所以對視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的行人檢測對智能交通系統(tǒng)的研究和應(yīng)用有著重要的意義。由于光線，顏色，尺度和姿勢等各方面的差別，行人檢測是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。有效特征的提取是這個問題的關(guān)鍵。本文提出了一種基于改進(jìn)型的局部三值模式（ LTP）特征的行人檢測方法，提取的特征中包含梯度信息，紋理和尺度信息，采用前景分割的方法完成了檢測任務(wù)。CAVIAR序列實(shí)驗(yàn)證明用此方法提取的特征結(jié)合支持向量機(jī)可以有效地檢測出真實(shí)場景監(jiān)控視頻中的行人。
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