一种基于HOG与LSS融合的行人检测算法

• 作者: 陈淑荣 顾志航
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 主成分分析 梯度直方图 局部自相似
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 37-39,43
• 页数: 4页
• 分类号: TP319.4
• 字数: 2319字
• 语种: 中文

摘要

针对传统HOG特征的行人检测方法中因遮挡及复杂环境存在较高漏检误检情况,建立了一种基于HOG和局部自相似(LSS)特征融合的行人检测算法.利用LSS反映图像内在几何布局和形状属性的特性,用主成分分析(PCA)将HOG和LSS两类特征在实数域降维,再将两种特征组合成新特征,结合线性SVM分类器进行行人检测.实验采用INRIA数据库和Daimler数据库作为训练集训练SVM,用730幅监控视频帧图片作测试集,将该方法与基于传统HOG特征的行人检测方法做对比,结果表明该方法平均漏栓误检率降低16％,检测效果优于基于传统HOG特征的行人检测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈淑荣	上海海事大学信息工程学院	39	136	7.0	9.0
2	顾志航	上海海事大学信息工程学院	1	8	1.0	1.0