TY - Jour A2 - Touhafi，Abdellah Au - Khan，Sultan Daud Au - Altamimi，Ahmed B. Au - Ullah，Mohib Au - Ullah，Habib Au - Cheikh，Faouzi Alaya Py - 2020 da - 2020/12/16 Ti - Tcm：在复杂视频中的头部检测中的时间一致性模型SP - 8861296 VL - 2020 AB - 现实视频中的AB - 头检测是计算机视觉中的经典研究问题。视频中的头部检测比在自然视频中通常观察到的许多滋扰，包括诸多图像的挑战性，包括任意姿势，外观和尺度。通常，头检测被视为在单个图像中的对象检测的特定情况。但是，对象探测器的性能在不受约束的视频中恶化。在本文中，我们提出了一种时间一致性模型（TCM）来通过集成在特定视频的后续帧中存在的空间 - 时间信息来增强通用物体检测器的性能。通常，我们的模型从通用检测器中检测为输入，通过恢复未错过的检测和抑制误报来改善平均平均精度（MAP）。我们比较并评估四个具有挑战性的数据集，即好莱坞，卡萨布兰卡，老板和帕梅拉的建议框架。实验评价表明，通过采用所提出的TCM模型来提高性能。我们在定性和定量上展示我们所提出的框架对其他方法获得了显着的改进。 SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2020/8861296 DO - 10.1155/2020/8861296 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -