基于改进HOG-LBP特征的行人检测

• 作者: 张涛 李航 韩田甜
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 梯度方向直方图 局部二值模式 支持向量机 特征选择
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 信息处理技术
• 页码范围: 298-302
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2016.03.009

摘要

针对梯度方向直方图(histogram of oriented gradient,HOG)和局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征维数高、冗余信息多、影响视频图像中行人检测速度的问题,提出一种基于改进HOGLBP特征的行人检测方法.通过对原有HOG特征进行统计平均,结合单独最优特征组合和巴氏距离(Bhattacharyya)可分性判据选出最优特征,并与LBP特征融合得到改进的HOGLBP特征,然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对样本特征进行训练获得分类器,最后对测试样本进行分类.实验结果表明,该方法使得行人检测的准确率和实时性都有一定的提高,并用自行拍摄的视频验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张涛		44	336	8.0	17.0
2	韩田甜		2	11	2.0	2.0
3	李航		2	11	2.0	2.0