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由于可見光圖像和紅外圖像的成像原理不同，可見光圖像的行人檢測算法難以直接應用于紅外圖像中為此，提出一種基于多級梯度特征的紅外圖像行人檢測算法。使用改進的圖像顯著性檢測算法提取紅外圖像的關(guān)鍵區(qū)域，應用質(zhì)心重定位的滑窗算法快速定位其中的高亮區(qū)，采用 Zernike矩判斷圖像的對稱性及與行人特征的相似性，通過基于邊緣信息輸入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型逐級縮小判定范圍。在 OTCBVS紅外圖像行人數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與稀疏表示算法相比，該算法的檢測準確率較髙。
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