Human detection based on pc-svm¶

abstract¶

• PC-SVM是一种新型的SVM分级器，其包含了概率约束，通过一个分布函数来决定每一级样本的概率。噪声会导致支持向量的错误计算从而错误的估计边框的大小。在PC-SVM中，约束边界和约束发生有概率密度函数，可以帮助获得最大边界。

introduction¶

• 由于人体的多变性，需要一个强大的特征组能够将任务的形状在非常困难的光强情况下从复杂的背景中区分开来。文中运用局部归一化HOG技术。

proposal algorithm¶

• 这个方法是使用PC-SVM来估计良好归一化的局部图像直方图信息。HOG特征提取模块将会分割成多个子模块，包括了色彩归一化、方向单元、模块归一化、计算斜率方向直方图。

• 提出的算法是将图像窗口分割成单元，在每个单元中积累一个一维斜率直方图或者通过像素方向定边缘的单元。

• 为了更好的抵抗光强、阴影等信息，在使用之前对局部响应进行对比归一化也是非常有效的。

classification by pc-svm¶

svm foundation¶

• svm是线性机器，不可能在用一组训练数据构建分割超平面时不遇到问题。

optimal hyperplane¶