采用在线高斯模型的行人检测候选框快速生成方法 | 光学学报 -- 中国光学期刊网

光学学报, 2016, 36 (11): 1115001, 网络出版: 2016-11-08

采用在线高斯模型的行人检测候选框快速生成方法

Fast Pedestrian Proposal Generation Algorithm Using Online Gaussian Model

覃剑 ^*王美华

作者单位

重庆大学通信工程学院，重庆 400030

引用该论文

覃剑, 王美华. 采用在线高斯模型的行人检测候选框快速生成方法[J]. 光学学报, 2016, 36(11): 1115001.

Qin Jian, Wang Meihua. Fast Pedestrian Proposal Generation Algorithm Using Online Gaussian Model[J]. Acta Optica Sinica, 2016, 36(11): 1115001.

引用列表

1、基于深度注意力机制的多尺度红外行人检测光学学报, 2020, 40 (5): 0504001

2、基于优化可形变区域全卷积神经网络的人头检测方法激光与光电子学进展, 2019, 56 (14): 141009

3、基于GN分裂的小目标检测区域推荐搜索算法光学学报, 2018, 38 (9): 0915005

4、基于改进的YUV_Vibe融合算法的运动目标检测激光与光电子学进展, 2018, 55 (11): 111002

5、基于改进全卷积网络的多尺度感知行人检测算法激光与光电子学进展, 2018, 55 (9): 91504

6、双运算局部方向模式的人脸识别算法激光与光电子学进展, 2018, 55 (10): 101004

7、基于增强聚合通道特征的实时行人重识别激光与光电子学进展, 2017, 54 (9): 91001

8、基于加速区域卷积神经网络的夜间行人检测研究激光与光电子学进展, 2017, 54 (8): 81003

覃剑, 王美华. 采用在线高斯模型的行人检测候选框快速生成方法[J]. 光学学报, 2016, 36(11): 1115001. Qin Jian, Wang Meihua. Fast Pedestrian Proposal Generation Algorithm Using Online Gaussian Model[J]. Acta Optica Sinica, 2016, 36(11): 1115001.

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