基于多特征融合的红外图像行人检测

• 作者: 吕鹏 胡庆新
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 红外行人检测 特征融合 梯度方向直方图 积分通道特征 强度自相似特征
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 157-160,195
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4910字
• 语种: 中文

摘要

针对基于单特征红外图像行人识别准确率低的问题,提出一种基于梯度方向直方图(HOG)、积分通道特征-(ICF)和强度自适应特征(ISS)的多特征融合红外图像行人检测的新方法.首先,分别提取训练样本的HOG、积分通道和ISS特征,用主成分分析(PCA)算法对提取的ISS特征进行降维,然后通过并行加权特征融合方法把HOG、积分通道和降维后的ISS特征相融合,并用融合后的特征训练支持向量机(SVM)分类器,最后用训练好的SVM分类器进行行人识别检测.LSI Far Infrared Pedestrian Dataset红外行人图像数据库上的实验证明,基于多特征的红外图像行人检测方法明显优于经典的HOG和局部二值模式(LBP)单特征方法,提高了检测精度,降低了误检率.

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	吕鹏	合肥工业大学计算机与信息学院	2	14	1.0	2.0