基于稀疏表达和机器学习的行人检测技术研究

• 作者: 兰天 王坚
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表达 行人检测 LTP HOG SVM 图像处理
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与图像处理
• 页码范围: 207-209
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2956字
• 语种: 中文

摘要

针对行人检测技术在智能交通系统中的应用,为了提高行人检测方法的有效性、实时性和准确性,将稀疏表达应用到图像的特征压缩中,提出一种基于HOG和LTP特征训练SVM分类器进行行人检测的方法.基于HOG和LTP特征训练SVM分类器进行行人检测的方法有效地结合了图像的梯度特征和纹理特征,利用稀疏表达进行特征数据的压缩可以有效地加速算法.实验结果表明,提出的算法具有精度高、速度快等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王坚	中央财经大学信息学院	18	67	5.0	7.0
2	兰天	中央财经大学信息学院	2	3	1.0	1.0