peopleDetectorACF

使用聚合通道特性检测人员

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探测器= peopleDetectorACF

检测器= peopleDetectorACF(name)

探测器= peopleDetectorACF返回一个使用聚合通道特征(ACF)预训练的直立人检测器。探测器是一个acfObjectDetector对象，并使用INRIA人员数据集进行训练。

探测器= peopleDetectorACF (的名字）返回基于指定模型预训练的直立人员检测器的名字．

打开实时脚本

加载直立人探测器。

探测器= peopleDetectorACF;

读一张图片。检测图像中的人。

I = imread(“visionteam1.jpg”）;[bboxes,scores] = detect(检测器，I);

用边界框标注被检测的人员及其检测分数。

I = insertObjectAnnotation(I，“矩形”bboxes,分数);图imshow(I)标题(“检测到的人员和检测分数”）

图中包含一个轴对象。标题为Detected People和Detection Scores的axes对象包含一个image类型的对象。

ACF分类模型，指定为inria - 100 x41的或“caltech-50x21”．的inria - 100 x41的模型使用INRIA Person数据集进行训练。的“caltech-50x21”模型使用加州理工学院行人数据集进行训练。

训练过的基于acf的对象检测器，返回为acfObjectDetector对象。探测器经过训练，可以在图像中检测出正直的人。

Dollar, P.， R. Appel, S. Belongie和P. Perona。“用于物体检测的快速特征金字塔。”模式分析与机器智能汇刊．卷36,2014年第8期，第1532-1545页。

Dollar P, C. Wojek, B. shield, P. Perona。“行人检测:技术现状评估”模式分析与机器智能汇刊．第34卷，第4期，2012年，第743-761页。

[3] Dollar, P.， C.， Wojek, B. shield和P. Perona。“行人检测:一个基准。”IEEE计算机视觉与模式识别会议．2009.

在R2017a中引入