Python高级语义特征检测行人检测的新视角

针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式（LocalBinaryPattern，LBP）特征受噪声影响大导致检测率低的问题，提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP（IHLBP）特征的

针对传统特征提取和分类方法速度慢、稳定性差、识别率低等特点，提出了一种基于外围结构特征提取的手写数字识别方法。该方法多次少量地提取经过双射变换后的图像外围结构特征，对每一次提取的特征结合BP神经网络生

[.项目管理：管理新视角].Project.Management.A.Managerial.Approach.pdf

采用opencv实现的，训练人头检测分类器，900维，得到检测算子进行实时图像或视频检测，利用HOG特征，此检测算子准确率还可以，并将检测到各个目标保存为子图像，要想得到训练源码，发邮件：liuqin

行人检测的原理和代码, 这里应用HOG+SVM, 以及行人检测的数据集的资源.

行人检测C++代码

行人检测Opencv代码，通过HOG进行特征提取，SVM分类器分类。

ICRA的行人检测c++代码，linux下测试成功

NavneetDalalandBillTriggs的原始文章

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