peopleDetectorACF

检测人使用聚合通道特性

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探测器= peopleDetectorACF

探测器= peopleDetectorACF(名称)

探测器= peopleDetectorACF返回一个pretrained正直人探测器使用聚合通道特性(ACF)。探测器是一种acfObjectDetector对象,并使用INRIA的训练数据集。

探测器= peopleDetectorACF (的名字)返回一个pretrained正直人检测器根据指定的模式的名字。

打开生活的脚本

加载探测器正直的人。

探测器= peopleDetectorACF;

读一个图像。检测人的形象。

我= imread (“visionteam1.jpg”);[bboxes,分数]=检测(探测器,I);

注释发现边界框和他们的检测成绩的人。

我= insertObjectAnnotation (,“矩形”bboxes,分数);图imshow(我)标题(检测人员和检测成绩的)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题检测人员和检测成绩包含一个类型的对象的形象。

ACF分类模型,指定为inria - 100 x41的或“caltech-50x21”。的inria - 100 x41的模型训练使用INRIA人数据集。“caltech-50x21”使用加州理工学院的行人模型训练数据集。

训练ACF-based对象探测器,作为一个返回acfObjectDetector对象。探测器是训练来检测图像中的正直的人。

美元[1],P。Appel r, s Belongie, p . Perona一起。“快速功能对象检测金字塔。”IEEE模式分析与机器智能。8卷。36岁的问题,2014年,页1532 - 1545。

[2]美元P。C。Wojek, B. Shiele, and P. Perona. "Pedestrian Detection: An Evaluation of the State of the Art."IEEE模式分析与机器智能。34卷,问题4,2012年,页743 - 761。

美元[3],P。C。,b . Shiele Wojek和p . Perona一起。“行人检测:基准。”IEEE计算机视觉与模式识别会议。2009年。

介绍了R2017a