Opencv 减少行人检测中的错误检测
我正在使用OpenCV示例代码“peopledetect.cpp”来检测行人。 代码使用HoG进行特征提取，使用SVM进行分类。请查找此处使用的参考文件 摄像机安装在墙上，高度为10英尺，向下45度。框架内的行人移动不受限制。 我对真阳性率（正确检测行人）感到满意，但假阳性率非常高 我观察到的一些错误检测包括移动的汽车、树木和墙壁等。 有人能建议我如何改进现有代码以降低错误检测率吗。Opencv 减少行人检测中的错误检测,opencv,image-processing,computer-vision,feature-detection,cvblobslib,Opencv,Image Processing,Computer Vision,Feature Detection,Cvblobslib,我正在使用OpenCV示例代码“peopledetect.cpp”来检测行人。 代码使用HoG进行特征提取，使用SVM进行分类。请查找此处使用的参考文件 摄像机安装在墙上，高度为10英尺，向下45度。框架内的行人移动不受限制。 我对真阳性率（正确检测行人）感到满意，但假阳性率非常高 我观察到的一些错误检测包括移动的汽车、树木和墙壁等。 有人能建议我如何改进现有代码以降低错误检测率吗。 任何对博客/代码的引用都非常有用。您可以在视频流上应用背景减法算法。我在一个类似的项目上取得了一些成功 我使用的
任何对博客/代码的引用都非常有用。您可以在视频流上应用背景减法算法。我在一个类似的项目上取得了一些成功 我使用的另一个技巧是消除所有太小或纵横比错误的“移动像素”。为此，我对背景减法输出图像进行了斑点/轮廓分析。您需要注意纵横比，以确保支持重叠行人
请注意，您使用的模型（不确定是哪一个）可能是针对正面行人训练的，而不是向下45度角。这显然会影响你的准确性。没有链接到你的参考文献。。。