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peopleDetectorACF

使用聚合通道特性检测人员

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语法

探测器= peopleDetectorACF
探测器= peopleDetectorACF(名称)

描述

例子

探测器= peopleDetectorACF返回一个使用聚合通道特征(ACF)的预先训练的直立人员检测器。探测器是一个acfObjectDetector对象，并使用INRIA个人数据集进行训练。

探测器= peopleDetectorACF (的名字）返回一个基于指定模型的预先训练的直立人员检测器的名字．

例子

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打开生活的脚本

装上直立的人探测器。

探测器= peopleDetectorACF;

读一个图像。检测图像中的人。

我= imread (“visionteam1.jpg”）;[bboxes,分数]=检测(探测器,I);

用边界框和他们的检测分数注释被检测的人。

我= insertObjectAnnotation (,“矩形”bboxes,分数);图imshow(我)标题(“被发现的人和被发现的分数”）

图中包含一个坐标轴。标题为“被检测人员”和“检测分数”的轴包含一个类型为“图像”的对象。

输入参数

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ACF分类模型，指定为inria - 100 x41的或“caltech-50x21”．的inria - 100 x41的模型使用INRIA Person数据集进行训练。的“caltech-50x21”模型使用Caltech行人数据集进行训练。

输出参数

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训练的基于acf的目标检测器，返回为acfObjectDetector对象。检测器被训练用来检测图像中直立的人。

参考文献

P.阿佩尔、S. Belongie和P. Perona。目标检测的快速特征金字塔模式分析与机器智能学报．2014年第36卷第8期1532-1545页。

P.， C. Wojek, B. Shiele和P. Perona。《行人检测:技术现状评估》模式分析与机器智能学报．第34卷，第4期，2012,743-761页。

[3] Dollar, P.， C.， Wojek, B. Shiele和P. Perona。“行人检测:一个基准。”计算机视觉与模式识别会议．2009.

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