研究目的
研究受外观恒常性和形状对称性启发的行人检测方法的有效性与效率。
研究成果
所提出的方法在准确性与效率之间实现了良好平衡，在不使用卷积神经网络的情况下超越了最先进的方法。非相邻特征显著降低了对数平均漏检率，证明了其与相邻特征的互补性。
研究不足
该研究聚焦于传统方法且未使用卷积神经网络，与深度学习方法相比可能限制性能表现。该方法在高度遮挡或拥挤场景中的有效性尚未得到充分验证。
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用于户外LiFi通信的光伏太阳能电池
DOI：10.1109/JLT.2020.2981554
期刊：Journal of Lightwave Technology
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
大多数先进的行人检测方法难以在准确率和效率之间取得良好平衡。例如，ACF方法速度快但检测率较低，而棋盘格方法检测率高但速度慢。受行人简单固有属性（即外观恒定性和形状对称性）的启发，我们提出两种新型非邻域特征：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部分先进方法的对比关系。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的先进方法，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新标注数据时漏检率达11.87%，优于其他方法。
作者：
Jiale Cao，Yanwei Pang，Xuelong Li
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