基于实时 RGB-D 的模板匹配行人检测
计算机视觉与模式识别
2016-10-05 v1 机器人学
摘要
行人检测是计算机视觉和机器人学中最热门的课题之一。考虑到多行人检测中的挑战性问题，我们提出了一种实时的基于深度的模板匹配行人检测器。在本文中，我们提出了训练基于深度模板的不同方法。我们训练了多个模板，以处理由行人上半身朝向不同以及行人与相机距离不同导致深度图中细节层次不同所带来的问题。并且，通过提出加权模板方法，我们考虑了滑动窗口不同区域的可靠度。此外，我们将深度检测器与基于外观的检测器作为验证器相结合，利用外观线索来应对深度数据的局限性。我们在具有挑战性的 ETH 数据集序列上评估了我们的方法。结果表明，我们的方法优于现有方法。
引用
@article{arxiv.1610.00748,
title = {Real-Time RGB-D based Template Matching Pedestrian Detection},
author = {Omid Hosseini jafari and Michael Ying Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.00748},
year = {2016}
}
备注
published in ICRA 2016