LDBP和LBP特征融合的行人检测

• 作者: 桂彦 欧阳瑞彬 王伟征
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 局部差分二值模型(LDBP)特征 局部二值模型(LBP)特征 特征融合
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 147-152
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1407-0497

摘要

提出一种基于局部差分二值模型（Local Difference Binary Pattern，LDBP）和局部二值模型（Local Binary Pattern，LBP）的特征融合方法，以解决行人检测中检测精确度和鲁棒性不足的问题。对输入图像进行二维离散Haar小波变换，得到不同频率的四个子图像（LL，LH，HL和HH）；对低频部分子图像提取LDBP特征，以及对其他三个高频部分子图像提取LBP特征；采用主成分分析法（PCA）分别对得到的LDBP特征和LBP特征进行降维；融合降维后的LDBP特征和LBP特征进行行人检测。在INRIA数据集上采用支持向量机（SVM）进行测试，实验结果表明，该方法能有效地提高检测精确度，且具有较好的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂彦	长沙理工大学计算机与通信工程学院	12	22	3.0	4.0
2	王伟征	长沙理工大学计算机与通信工程学院	16	38	4.0	4.0
3	欧阳瑞彬	长沙理工大学计算机与通信工程学院	1	7	1.0	1.0