基于点标定的行人检测准确度研究

• 作者: 李新江 李昕昕 龚勋
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 局部二值模式 二进制梯度方向直方图 支持向量机 组合特征 标点方式
• 年，卷（期）: 2017,（13）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 216-219
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1743字
• 语种: 中文

摘要

为了提高基于特征点的行人检测方法的检测准确度,提出了一种基于局部二值模式(local binary patterns,LBP)和二进制梯度方向直方图(binary histograms of oriented gradients,BHOG)特征组合和支持向量机分类器(support vector machine,SVM)的行人检测方法.实验结果显示,采用BHOG+ LBP组合特征提取方式的错误检测率为0.012,相较于采用单一BHOG特征提取方式的错误检测率降低了33.33％,相较于采用单一LBP特征提取方式的错误检测率降低了40％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚勋	西南交通大学信息科学与技术学院	39	320	10.0	16.0
2	李昕昕	四川大学锦城学院计算机科学与软件工程系	23	104	5.0	10.0
3	李新江	西南交通大学信息科学与技术学院	2	12	1.0	2.0