Détection de piétons par stéréovision et noyaux de graphes
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چکیده
This article presents a novel method concerning pedestrian detection, thanks to graph kernels. Nowadays, the pedestrian detection is a hard task, due to the variability of its shape : size and posture. To address this problem, we choose to transform a pedestrian into a graph. The aim of this method consists of extracting a graph from each object (pedestrian or non-pedestrian), contained in a database. We compute the kernel with the inner product between graphs in order to apply a supervised classifier, here the SVMs (Support Vector Machine). We applied this method on a real images database in order to test its efficiency, particularly for scale invariance, and we obtained a good classification rate.
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