多特征融合和交叉核SVM的车辆检测方法

• 作者: 焦伟 胡庆新 顾爱华
• 来源期刊: 合肥工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆检测 多特征融合 方向梯度直方图 局部二值模式算子 主元分析 直方图交叉核SVM
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 84-89
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 5111字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5060.2016.01.016

摘要

为了能够提高车辆检测的准确率和效率 ,利用不同分辨率下图像中的信息 ,文章提出一种多分辨率下的方向梯度直方图特征(multi-resolution histograms of oriented gradients)和局部二值模式算子(local binary pat-tern)相融合的车辆检测算法 . 由于融合后的特征维数明显高于单一特征 ,使得检测的实时性较差 ,通过主元分析(principal component analysis)来实现对融合后特征降维 ,并采用直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)对特征进行分类 ,完成车辆的检测 . 实验结果表明 ,该检测方法有较高的车辆检测率 ,且实时性较好 .

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡庆新	合肥工业大学计算机与信息学院	22	166	8.0	12.0
2	顾爱华	合肥工业大学计算机与信息学院	7	15	2.0	3.0
3	焦伟	合肥工业大学计算机与信息学院	1	8	1.0	1.0