基于共生概率特征量的行人检测

• 作者: 巨志勇 黄凯
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: HOG LBP 共生概率特征量 Real AdaBoost算法 OpenCV+ VS2010
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 图像·编码与软件
• 页码范围: 139-142
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3044字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2015.11.037

摘要

人体目标检测研究是近年来计算机视觉领域的研究热点.针对行人检测中出现的检测精度较低的问题,文中提出了一种有效的行人检测算法.具体而言,选取不同类型的局部特征量HOG与LBP,通过第一段的Real Ada-Boost算法进行特征的筛选,筛选后的特征通过两两配对计算共生概率特征量;最终通过第二段的Real AdaBoost算法将弱识别器转化为强识别器来进行行人检测.实验以OpenCV和VS2010为测试环境,通过与OpenCV自带的算法程序比较得出该算法能更好的检测行人,从而提高了行人检测的准确率与鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巨志勇	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	29	53	5.0	5.0
2	黄凯	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	19	31	4.0	4.0