[发明专利]一种基于贝叶斯推断的人员检测结果修正方法有效

专利信息
申请号: 201710145115.3 申请日: 2017-03-13
公开(公告)号: CN107085729B 公开(公告)日: 2021-06-22
发明(设计)人: 沈玉龙;徐真真;田朝会;雎悦;陈博闻;林旭 申请(专利权)人: 西安电子科技大学;江苏艾道科信息技术有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 西安长和专利代理有限公司 61227 代理人: 黄伟洪
地址: 710071 陕西省*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明属于图像分析技术领域,公开了一种基于贝叶斯推断的人员检测结果修正方法,通过引入贝叶斯分类器来判断人员检测分类器是否分类正确;收集一定的由检测分类器得到的有人的图片,人工标签分类为检测分类器分类正确和分类错误,提取时间、位置、大小这三个特征,计算每个类别的概率以及每个类别条件下各个特征属性划分的概率,训练得到贝叶斯修正分类器;将检测分类器得到有人的图片输入到修正分类器进行分类,判断检测分类器的结果是否正确。本发明不对原有算法进行修改,而是在其基础上添加基于贝叶斯推断的修正模块。本发明通过引入贝叶斯分类器来判断检测分类器分类的结果是否正确,从而优化识别结果,显著地降低了原分类器误报率。
搜索关键词: 一种 基于 贝叶斯 推断 人员 检测 结果 修正 方法
【主权项】:
一种基于贝叶斯推断的人员检测结果修正方法,其特征在于,所述基于贝叶斯推断的人员检测结果修正方法通过引入贝叶斯分类器来判断检测人员入侵的人员检测分类器的结果是否正确;首先收集一定的由检测分类器得到有人的图片,提取时间、人员位置、人员大小这三个特征,并人工判断检测分类器的判断结果是否正确,为图片打上标签,训练得到贝叶斯修正分类器;然后将检测分类器得到有人的结果输入到修正分类器进行分类,判断检测分类器的结果是否正确;综合检测分类器和修正分类器的分类结果,得出最终判断。
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