基于HOG特征和小波神经网络的自适应人群计数算法研究

摘要：

人群数目估计对公共场所人群安全评估和公共设施建设具有重要意义.笔者提出一种利用灰色共生矩阵和基于HOG特征的人头检测的人群数目估计算法,能够解决人群数目动态变化计数问题.其主要思想是依据人头特征分析低密度人群和高密度人群的稳定性,在灰色共生矩阵提取16维特征向量的基础上,将人头检测数目作为修正因子,利用小波神经网络实现人群数目估计.实验结果表明,在估计数目动态变化人群时,此算法不仅提高了准确性,还能保持较好的鲁棒性.

关键词：人群计数、灰色共生矩阵、人头检测、小波神经网络

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北大学大学生创新创业训练计划2019073

在线出版日期：2019-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：50-52