Haar型LBP纹理特征的行人检测研究

• 作者: 佘凯晟 周书仁 徐岳峰 王刚
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 HSV颜色空间 特征提取 改进型Haar型局部二元模式(IHLBP)特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（21）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 175-179
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4233字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1411-0353

摘要

针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式（Local Binary Pattern，LBP）特征受噪声影响大导致检测率低的问题，提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP（IHLBP）特征的方法。首先将图像由RGB颜色空间转化到HVS颜色空间，然后对HSV图像的H、S、V空间分别提取IHLBP特征，最后将3个IHLBP特征归一化后串接为一个特征向量，得到最终的IHLBP特征。在INRIA Person数据集上采用支持向量机（Support Vector Ma-chine，SVM）作为分类器进行测试。实验结果表明，该方法能有效地提高识别率，可达98.5%。相比于HOG特征、HPG-LBP特征和WLD-LBP特征具有更好的实验效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周书仁	长沙理工大学计算机与通信工程学院	41	325	11.0	15.0
5	王刚	长沙理工大学计算机与通信工程学院	8	67	6.0	8.0
9	徐岳峰	长沙理工大学计算机与通信工程学院	3	28	3.0	3.0
10	佘凯晟	长沙理工大学计算机与通信工程学院	3	21	2.0	3.0