基于多特征和最小二乘支持向量机相融合的行人检测模型

• 作者: 周浩 王天志
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 最小二乘支持向量机 相位一致性特征 梯度直方图特征
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 实验技术与装置
• 页码范围: 46-50,56
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3870字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2014.10.046

摘要

为了提高行人检测正确率，提出一种基于多特征融合和最小二乘支持向量机的行人检测模型。首先提取行人的相位一致性特征和梯度直方图特征，然后采用粒子群算法选择最优特征子集，最后将最优行人检测特征子集输入到最小二乘支持向量机对学习和分类，并采用对模型性能采用仿真实验进行测试。结果表明，相对于其它行人检测模型，本文模型不仅提高了行人检测率、降低了虚警率，而且加快行人检测效率，具有较强的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周浩	暨南大学电子工程系	26	179	8.0	13.0
2	王天志		10	35	3.0	5.0