《表1 不同参数下的检测结果对比》

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《基于人流量检测的改进CN算法》

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文中采用HOG+SVM算法进行行人头肩特征提取与检测，所需训练样本包括610张头肩正样本和1000张非头肩负样本，测试样本为iphone拍摄的不同场景下的行人视频帧图像。实验中分别选取64×64和64×128像素的样本进行行人头肩特征分类器的训练；同时，分别采用8×8和16×16像素的细胞单元、8像素的滑动步长以及块大小为2×2个细胞单元，在本文提出的行人头肩目标前景提取算法得到的检测区域中进行检测算法测试，测试图片数量为50个，检测结果见表1。