基于改进CoHOG-LQC的行人检测算法

• 作者: 曲仕茹 李桃
• 来源期刊: 西北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 共生梯度方向直方图 局部量化编码 特征提取 特征融合
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 274-279
• 页数: 6页
• 分类号: TP394.1
• 字数: 4491字
• 语种: 中文

摘要

针对行人检测过程中,易对相似目标产生误判的问题,并结合局部纹理特征描述子对图像边缘、方向信息的描述能力与检测精度的强相关性,同时考虑到基于LBP和HOG的特征融合方法存在结构利用率低、光谱信息损失多的缺点,提出了一种基于LQC和CoHOG特征融合的行人检测算法.首先通过LQC算子提取图像的纹理谱特征,同时使用积分图计算CoHOG特征值,以提取原始图像的边缘特征及基于LQC 特征谱的CoHOG特征.然后将上述特征与CoHOG边缘特征融合,得到融合特征描述图像,最后使用HIKSVM分类器实现输入图像的检测与识别.为验证算法的有效性,分别在MIT行人数据库、Caltech行人数据库和INRIA行人数据库上进行实验.实验结果表明,提出的方法可以有效提高行人检测精度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲仕茹	西北工业大学自动化学院	115	966	17.0	23.0
2	李桃	西北工业大学自动化学院	1	1	1.0	1.0