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基于特征融合的尺度感知行人检测
尺度感知行人检测是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。由于行人在不同的距离、姿态、遮挡度和光照条件下可能呈现出不同的形态和大小，因此在进行行人检测时需要考虑多尺度和多特征的信息。尺度感知行人检测方法能够有效地解决这些问题，对实际应用具有重要意义。
本文将介绍一种基于特征融合的尺度感知行人检测方法。这种方法主要包括以下几个步骤：
1、图像预处理：对输入图像进行预处理，包括调整图像尺寸、增强图像对比度等操作。
2、多尺度检测：通过对图像进行分层，将图像分为多个尺度，然后在每个尺度下运行行人检测器。对于每个尺度，可以采用不同的检测器或者相同的检测器来进行检测，从而提高检测准确度。
3、特征提取：将检测到的行人区域作为输入，提取多个不同的特征，如颜色特征、形状特征、纹理特征等。可以采用不同的特征提取器来提取这些特征。
4、特征融合：将不同特征进行融合，形成行人特征向量。特征融合可以采用平均池化、最大池化等方法。
5、分类器设计：将特征向量送至分类器进行分类和判别，从而确定区域是否包含行人。
6、后处理：根据分类结果进行后处理，如非极大值抑制等操作，去除重复的检测框和不太准确的检测结果，最终输出检测到的行人区域。
该方法在行人检测任务中具有较好的性能，不仅可以检测到远距离和近距离的行人，而且对于遮挡和光照条件的变化也具有较好的鲁棒性。特征融合的方法能够最大限度地利用不同特征的优势，提高检测准确度和鲁棒性。
总之，基于特征融合的尺度感知行人检测技术是一种非常重要的技术，可以在安防监控、智能交通等领域中得到广泛应用，具有较好的发展前景。