基于局部三方向模式的行李鲁棒检测与分类
计算机视觉与模式识别
2021-02-02 v3 密码学与安全
摘要
近几十年来，自动视频监控系统在计算机视觉领域获得了显著的重要性。监控的关键目标在于公共场所的监视与安全。在传统的局部二值模式中，特征描述在某种程度上不够精确，且特征维度过大。因此，为克服这些缺点，我们的研究提出了一种针对携带或不携带行李的行人的检测算法。局部三方向模式描述子被用于提取人体不同部位（包括头部、躯干和四肢）的特征。然后，借助支持向量机，对提取的特征进行训练和评估。在 INRIA 和 MSMT17 V1 数据集上的实验结果表明，LtriDP 优于多种当前最先进的特征描述子，并验证了其有效性。
引用
@article{arxiv.2006.07345,
title = {Robust Baggage Detection and Classification Based on Local Tri-directional Pattern},
author = {Shahbano and Muhammad Abdullah and Kashif Inayat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.07345},
year = {2021}
}