【摘 要】
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对视频中移动摄像头下的行人检测问题进行了研究,在AdaBoost行人分类算法、支持向量机（SVM）理论和多目标优化原理的基础之上,并结合三者的特点,提出了一种基于量子演化算法的行
【基金项目】
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国家自然科学基金（61401286）资助
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对视频中移动摄像头下的行人检测问题进行了研究,在AdaBoost行人分类算法、支持向量机（SVM）理论和多目标优化原理的基础之上,并结合三者的特点,提出了一种基于量子演化算法的行人检测优化算法。首先,使用传统的AdaBoost算法对行人进行粗粒度的分类,然后使用支持向量机（SVM）设计精度更高的行人检测器。针对SVM的分类器参数多、关系复杂,而且无好的调节准则,根据核函数的构建条件,将实值量子演化算法引入到SVM参数的寻优问题中,对于分类性能采用多目标优化的方法,取得了较好的效果;同时从理论上分析了算法的
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