基于HOG-LBP特征融合的头肩检测研究

• 作者: 张乐 肖华军 赵曙光
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 梯度方向直方图 局部二值模式 头肩检测 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 43-46,50
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3704字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于HOG-LBP特征融合的人体头肩检测方法,其要点是将人体头肩图像等分为多个部分重叠的块,从每个块内提取HOG和LBP特征并加以融合,以得到更有效的人体头肩的边缘轮廓和纹理特征,融合后的特征送入支持向量机SVM (Support Vector Machine)通过Bootstrapping的方式进行训练,得到最终的判别模型.实验结果表明,该方法的检测效果优于基于单一HOG、LBP特征的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵曙光	东华大学信息科学与技术学院	59	535	11.0	21.0
2	张乐	东华大学信息科学与技术学院	4	27	3.0	4.0
3	肖华军	东华大学信息科学与技术学院	2	15	1.0	2.0