《表4 不同参数在10-4FPPW时的漏检率测试情况》

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《基于机器视觉支持驱动系统的行人实时测试与追踪分析》

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鉴于不一样图像的不一样照明强度与前景图像和背景图像之间的比较，不一样的图像之间的梯度幅度是不一样的。比如，一致的道路条件，一致的光强度下的行人外貌基本一致，不过梯度方向上的直方图是一致的，因为曝光速度不一样，所以梯度幅度显然不一样。因此，在本文的研究当中，研究了图像提取梯度属性的局部归一化，减少了照明等的影响，提高了行人检测效果。行人检测有许多标准化办法，标准化办法的采用关于最后行人检测十分主要。在提取行人梯度属性时，本文中使用的特征块彼此重叠，这是增强行人检测效果的原因，以便更充分地解释行人的特征。表4显示了10-4FPPW下不同参数的漏检率测试情况。