基于改进HOG共生概率特征的行人检测算法

• 作者: 李盈盈 李菲菲 陈虬
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 梯度方向直方图 特征融合 共生概率特征 连续自适应提升算法
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 页码范围: 4-8
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2018.09.002

摘要

为了提高静态行人的检测精度,提出了一种基于改进梯度方向直方图共生概率特征的行人检测方法.该方法首先将梯度方向直方图特征分别与局部二值模式和颜色自相似性特征结合生成改进HOG特征,基于该特征使用第一阶段的连续自适应算法(Real AdaBoost)生成共生概率特征;然后基于此共生概率特征利用第二阶段Real AdaBoost算法进行处理得到强分类器;最后使用上述强分类器实现检测和分类.将该算法应用到INRIA行人数据库进行实验,达到了99％的检测精度,优于传统HOG特征提取算法的检测精度,实验结果证明了此算法在提高行人检测精度方面的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李菲菲	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	21	44	4.0	5.0
2	陈虬	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	17	40	4.0	5.0
3	李盈盈	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	2	8	1.0	2.0