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Este artigo parte da observação de que múltiplos detectores de pedestres de alto desempenho podem ser modelados utilizando uma camada intermediária que filtra características de baixo nível em combinação com uma floresta de decisão aprimorada. Com base nessa observação, propomos uma estrutura unificadora e exploramos experimentalmente diferentes famílias de filtros. Relatamos resultados extensivos que possibilitam uma análise sistemática. Usando características de canal filtradas, obtemos desempenho superior nos desafiadores conjuntos de dados Caltech e KITTI, utilizando apenas HOG+LUV como características de baixo nível. Ao adicionar características de fluxo óptico, melhoramos ainda mais a qualidade da detecção e relatamos os melhores resultados conhecidos no conjunto de dados Caltech, alcançando 93% de recall a 1 FPPI.
Zhang et al. (Mon,) estudaram essa questão.