【摘 要】
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在对一些特殊区域进行人员越界进行检测过程中，当前的智能检测方法为了克服图像中人员小差异带来的干扰．需要限定大量约束条件，检测精度差，效率较低。为提高检测的准确率，提出一种
【机 构】
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内蒙古农业大学计算机与信息工程学院
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在对一些特殊区域进行人员越界进行检测过程中，当前的智能检测方法为了克服图像中人员小差异带来的干扰．需要限定大量约束条件，检测精度差，效率较低。为提高检测的准确率，提出一种采用小差异归一分类的人员越界检测方法。分析了人员越界图像检测原理，将检测区间标量网、人员检测中的模糊化二元变量属性映射至某一区间中．再对全部可检测属性的差异度进行计算，同时依据最小差异度完成分类，依据尺度不变特征对小差异对象进行特征提取，大幅简化小差异分类过程和精度，最大程度降低人员差异过小带来的干扰问题。检测实验结果表明，所提方法具有很
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