In this paper, we propose a method

In this paper, we propose a method for human detection
using co-occurrence of Histograms of Oriented
Gradients (HOG) features and color features. This
method expresses the co-occurrence between HOG
and color features by Adaboost and generates the
combination of the features effective for the identification
automatically. Color features were calculated
by making histograms that quantized hue and saturation
in local areas. We show the effectiveness of
the proposed method by identification experiments
for human and non-human images.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ เราเสนอวิธีการในการตรวจจับมนุษย์
ใช้ฮิสโตแกรมของแนวร่วมเกิด
ไล่ระดับสี (หมู) คุณลักษณะและคุณสมบัติของสี นี้
วิธีแสดงการเกิดขึ้นร่วมระหว่างหมู
และสีประกอบ ด้วย Adaboost และสร้างการ
ชุดของคุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพสำหรับรหัส
โดยอัตโนมัติ มีคำนวณคุณสมบัติสี
โดยฮิสโตแกรมที่ quantized สีสันและความอิ่มตัว
ในท้องถิ่น แสดงประสิทธิภาพของ
วิธีการนำเสนอ โดยรหัสทดลอง
สำหรับรูปมนุษย์ และ มนุษย์ไม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เรานำเสนอวิธีการสำหรับการตรวจสอบของมนุษย์
โดยใช้ร่วมเกิด Histograms เชิงของ
การไล่ระดับสี (หมู) คุณสมบัติและคุณสมบัติสี นี้
วิธีการแสดงออกถึงความร่วมเกิดขึ้นระหว่างหมู
และสีคุณสมบัติโดย adaboost และสร้าง
การรวมกันของคุณสมบัติที่มีประสิทธิภาพสำหรับการระบุ
โดยอัตโนมัติ คุณสมบัติสีที่ถูกคำนวณ
โดยการ histograms ที่ quantized สีและความอิ่มตัว
ในระดับท้องถิ่นหรือพื้นที่ เราแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของ
วิธีการที่เสนอโดยการทดลองการระบุ
สำหรับภาพของมนุษย์และไม่ใช่มนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในบทความนี้เรานำเสนอวิธีการสำหรับการใช้ของมนุษย์

ปีเน้นการไล่สี ( หมู ) คุณสมบัติและคุณสมบัติสี วิธีนี้

แสดงสัมพันธ์ระหว่างหมูและสี ลักษณะตาม adaboost
และสร้างการรวมกันของคุณสมบัติที่มีประสิทธิภาพสำหรับการระบุ
โดยอัตโนมัติ คุณสมบัติสีได้
โดยการทำที่แน่นอนและฮิสโตแกรมที่สีสันอิ่มตัว
ในพื้นที่ท้องถิ่น เราแสดงประสิทธิผลของวิธีที่เสนอโดยประชาชนการทดลอง

สำหรับมนุษย์และไม่ใช่มนุษย์ - ภาพ