基于HOG-LBP特征的自适应实时手掌检测算法

• 作者: 宋东海 边敏 陈二虎
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: HOG LBP 手掌检测 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 1826-1828
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2884字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2013.11.035

摘要

论文提出了一种将HOG特征和LBP特征相融合的新方法,用来识别无限制的彩色图像中的手掌.融合后的特征能更好地描述手掌的边沿特征和子结构,并且保持了对光照和复杂背景的不敏感性.由于手掌的宏观结构特征含有最多的可用于判别的信息量,所以可以将HOG特征和LBP特征相融合来处理手掌检测.最后,将HOG和LBP融合后的特征用线性SVM分类进行分类.实验结果表明,在该文建立的手掌数据库上,性能得到了明显的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	边敏	中国石油大学计算机系	2	27	2.0	2.0