基于分层梯度方向直方图和SVM的人体识别

• 作者: 曲仕茹 李晖
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 人体识别 分层梯度方向直方图 主成分分析 支持向量机 参数寻优
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 2602-2604,2615
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了进一步提高图像人体识别精度,提出了一种能够反映局部图像整体形状信息的加权分层梯度方向直方图(HOG)特征;采用主成分分析(PCA)法对所提出的特征结构进一步改进,得到了另一种分层HOG+PCA特征;应用了基于径向基函数(RBF)核的支持向量机(SVM)模型作为人体分类器,交叉验证了模型的参数,并在一个较为完备的人体图像样本集上进行了训练和测试;实验结果表明,所得到的两种局部图像形状描述特征均具有比HOG特征更高的人体识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲仕茹	西北工业大学自动化学院	115	966	17.0	23.0
2	李晖	西北工业大学自动化学院	19	87	5.0	9.0