基于LBP统计特征的低分辨率安全帽识别

• 作者: 周艳青 姜新华 孙海鑫 寻言言 薛河儒
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 低分辨率 局部二进制模式 统计特征 反向人工神经网络 识别率
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 页码范围: 211-215
• 页数: 5页
• 字数: 3170字
• 语种: 中文

摘要

针对工地进出口的视频监控录像，考虑远距离低分辨率安全帽识别问题，探讨了低分辨率安全帽识别方法，分析了提取不同的特征和应用不同的分类器与识别率的关系.首先截取视频中的人头，获得大小为22*22的图像，然后分别提取图像的统计特征、局部二进制模式特征、快速主成分分析特征，再利用分类器和反向人工神经网络进行分类预测，最后计算测试样本的识别率.实验结果表明，提取图像的二进制模式统计特征，再结合反向人工神经网络的识别率效果最佳，识别率可达87.27%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛河儒	内蒙古农业大学计算机与信息工程学院	45	257	9.0	14.0
2	姜新华	内蒙古农业大学计算机与信息工程学院	27	143	7.0	11.0
3	周艳青	内蒙古农业大学计算机与信息工程学院	13	20	3.0	4.0
4	寻言言	内蒙古农业大学计算机与信息工程学院	2	10	1.0	2.0
5	孙海鑫	内蒙古农业大学计算机与信息工程学院	1	10	1.0	1.0