基于改进HOG-LBP特征的行人检测

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针对梯度方向直方图(histogram of oriented gradient,HOG)和局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征维数高、冗余信息多、影响视频图像中行人检测速度的问题,提出一种基于改进HOGLBP特征的行人检测方法.通过对原有HOG特征进行统计平均,结合单独最优特征组合和巴氏距离(Bhattacharyya)可分性判据选出最优特征,并与LBP特征融合得到改进的HOGLBP特征,然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对样本特征进行训练获得分类器,最后对测试样本进行分类.实验结果表明,该方法使得行人检测的准确率和实时性都有一定的提高,并用自行拍摄的视频验证了该方法的有效性.
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