Random Forest with Adaptive Local Template for Pedestrian Detection
المؤلفون المشاركون
Li, Tao
Xiang, Tao
Ye, Mao
Liu, Zijian
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Pedestrian detection with large intraclass variations is still a challenging task in computer vision.
In this paper, we propose a novel pedestrian detection method based on Random Forest.
Firstly, we generate a few local templates with different sizes and different locations in positive exemplars.
Then, the Random Forest is built whose splitting functions are optimized by maximizing class purity of matching the local templates to the training samples, respectively.
To improve the classification accuracy, we adopt a boosting-like algorithm to update the weights of the training samples in a layer-wise fashion.
During detection, the trained Random Forest will vote the category when a sliding window is input.
Our contributions are the splitting functions based on local template matching with adaptive size and location and iteratively weight updating method.
We evaluate the proposed method on 2 well-known challenging datasets: TUD pedestrians and INRIA pedestrians.
The experimental results demonstrate that our method achieves state-of-the-art or competitive performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xiang, Tao& Li, Tao& Ye, Mao& Liu, Zijian. 2015. Random Forest with Adaptive Local Template for Pedestrian Detection. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074675
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xiang, Tao…[et al.]. Random Forest with Adaptive Local Template for Pedestrian Detection. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074675
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xiang, Tao& Li, Tao& Ye, Mao& Liu, Zijian. Random Forest with Adaptive Local Template for Pedestrian Detection. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074675
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1074675
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر