DPM算法实现的行人检测

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使用kalman滤波实现动态行人检测与跟踪

方向梯度直方图的全部代码，广泛应用于行人检测行人检测

文中详细介绍了HOG_SVM行人检测算法在DM6437上的实现与优化,对于自己的实现将会有很大帮助。

采用OpenCV3.4.2开源库，基于混合高斯模型（GMM）实现监控视频移动物体实时检测，使用OpenCV默认的行人检测模型实现了监控视频的行人检测，将两种功能集成到C++的MFC界面中，通过打开摄像

包含opencv自带的行人检测的代码 cpp和.h文件，代码使用的opencv版本为2413，其他版本皆可，配置方面就不多说了，百度私聊皆可。文件中2_1.jpg为效果较好的检测结果，其他图片看情况，

这个利用行人HOG特征通过SVM分类器进行分类的代码。程序运行环境为VS2013+OpenCV2.20。程序内可以选择Opencv自带的行人检测算法，也可以自己训练HOG特征进行检测。如果自己训练的话

提出了一种采用空间梯度直方图作为特征的行人检 测方法。该方法首先使用直方图相似性和Fisher准则来衡量所有定义特征的分辨能力，然后选择一些具有强分辨能力的特征来表征行人，使该方法获得了较高的检测率；

本文旨在改进以前的研究人员提出的HOGSVM行人检测方法。HOGSVM检测行人的速度相对较慢，检测精度不是很好。本文提出了一种用于HOG的PCA（主成分分析）降维方法，并对其进行插值。本文结合了各个H

针对视频和图像中快速、准确的行人检测问题，提出了一种分层次的、全局信息和局部信息相结合的行人检测算法。该方法以随机森林分类器为基础，利用图像金字塔模型融合行人的多层信息。首先，在低尺度空间利用主方向模