《表2 不同方法结果对比：基于头部图像特征的人流计数方法》

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《基于头部图像特征的人流计数方法》

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为了进一步评估本文方法，对大小为320×240的视频序列与不同方法进行了实验数据对比。表2（其中AT表示运算时间）为不同方法计数之间的测试结果，其中基于HOG特征的Adaboost目标检测检测率较高，但漏计较为严重，降低了计数准确率；结合Hough变换检测与光流法跟踪的人流统计仅以Hough检测结果作为跟踪依据，不能有效排除类圆物体干扰，且光流法计算复杂度较大，使检测率和准确率降低。相比之下，本文设置的感兴趣区域和筛选模型，剔除了类圆物体的干扰，改进的RHT变换提高了圆检测的效率，因此，本文方法的总体检测率和准确率相对较高，计算复杂度较低。