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利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测 - CSDN博客

一般学校以右上角的“相识指数”里面显示的总复制比为准。
去除引用文献复制比:去除了作者在文中标明的引用文献后,计算出来的重合文字在该检测文献中所占比例。
去除本人已发表文献复制比:去除作者本人已发表文献后,所计算出来的重合文字在该检测文献中所占比例。

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(7)收集到足够的训练样本之后,你需要手动裁剪样本。例如,你想用 Hog+SVM 来对商业步行街的监控画面中进行行人检测,那么,你就应该用收集到的训练样本集合,手动裁剪画面中的行人(可以写个简单程序,只需要鼠标框选一下,就将框选区域保存下来)。

多年来,教育工作者和广大学生都强烈要求论文抄袭检测系统的出现。教育工作者不断告诉我们,他们的学生总是不知道该如何处理手中拥有的论文参考资料。对于许多学生来说,一份能清楚展示自己论文中存在的问题的分析报告,可以帮助他们很清晰地理解在论文写作过程中犯下的错误。用户使用PaperPass的初衷是:把它作为写作辅助工具,而不是作为一种逃避自己任务的工作方式。

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        之前介绍过 Hog 特征( http:///carson7555/article/details/7787776 ),也介绍过 SVM 分类器( http:///carson7555/article/details/6958557  );而本文的目的在于介绍利用Hog特征和SVM分类器来进行行人检测。

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        在 7555 年 CVPR 上,来自法国的研究人员 Navneet Dalal  和 Bill Triggs 提出利用 Hog 进行特征提取,利用线性 SVM 作为分类器,从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现, Hog+SVM 是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架。因此, Hog+SVM 也成为一个里程表式的算法被写入到 OpenCV 中。在 之后的版本,都有 Hog 特征描述算子的 API ,而至于 SVM ,早在 版本就已经集成进去了; OpenCV 虽然提供了 Hog 和 SVM 的 API ,也提供了行人检测的 sample ,遗憾的是, OpenCV 并没有提供样本训练的 sample 。这也就意味着,很多人只能用 OpenCV 自带的已经训练好的分类器来进行行人检测。然而,OpenCV自带的分类器是利用 Navneet Dalal 和 Bill Triggs 提供的样本进行训练的,不见得能适用于你的应用场合。因此,针对你的特定应用场景,很有必要进行重新训练得到适合你的分类器。本文的目的,正在于此。

同学们都清楚,维普网是国内专门收录期刊的网站,跟知网系统一样有着庞大的文献数据库,平常我们发表期刊的时候也会听到杂志社的编辑说被知网收录或者是维普收录,所以从维普网查询论文,从数据库收录来看还是非常的齐全。但是对于维普检测系统来说本科论文和硕博论文的收录相比知网来说较少,但是维普网查询论文的价格是非常实惠的,所以我们平常修改论文或者发表论文的之前,都可以使用维普论文检测系统来看看自己的论文有多少的抄袭率。

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因为不同的检测系统采用不同的算法和不同的对比库,比如,某篇论文在万方、维普、PP等检测结果重复率只有65%,但是知网论文查重有可能就是75%! 结果学校判定不符合要求,您最后还是要选择知网论文查重。此时,不仅浪费了金钱,浪费了时间与精力!更有可能导致延期毕业!

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