基于PCA降维的HOG与LBP融合的行人检测

• 作者: 王敏 陈肖 陈锐
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 PCA HOG LBP
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 101-105
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3940字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.02.027

摘要

行人检测是计算机视觉中十分重要而又有挑战的研究方向.针对梯度方向直方图(HOG)特征描述子的局限性,如冗余信息多、容易造成误检和漏检等,为了进一步提高行人检测的准确率和速度,提出多特征融合的行人检测算法,利用主成分分析(PCA)对HOG进行降维再与局部二值模式(LBP)特征进行融合,使用支持向量机(SVM)进行分类.在INRIA行人数据库上进行测试,实验表明该算法提高了识别率,加快了训练和检测的速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王敏	河海大学计算机与信息学院	101	756	15.0	24.0
2	陈肖	河海大学计算机与信息学院	4	39	2.0	4.0
3	陈锐	河海大学计算机与信息学院	1	35	1.0	1.0