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基于改进的HOG与Sobel-LBP融合的快速行人检测

来源 :合肥工业大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：dzxt720

【摘 要】

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行人检测是目标识别领域的一大难题,针对行人检测存在特征维度高、检测耗时和精度低等问题,文章提出使用多尺度分块方式将样本图片在3个尺度下分别分割成5个区域,在每个区域中根据行人轮廓置信模板和梯度方向量化权值进行二次加权统计得到梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG),并将其与Sobel边缘局部二元模式(Sobel edge local binary patt

【作 者】

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疏坤 蒋建国 齐美彬 岳周龙 

【机 构】

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合肥工业大学计算机与信息学院

【出 处】

：

合肥工业大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2017年07期

【关键词】

：

行人检测 梯度直方图(HOG) 行人轮廓置信模板 量化权值 Sobel边缘局部二元模式(Sobel-LBP) pedestrian detection  his 

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61371155）,安徽省科技攻关资助项目（1301b042023）

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行人检测是目标识别领域的一大难题,针对行人检测存在特征维度高、检测耗时和精度低等问题,文章提出使用多尺度分块方式将样本图片在3个尺度下分别分割成5个区域,在每个区域中根据行人轮廓置信模板和梯度方向量化权值进行二次加权统计得到梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG),并将其与Sobel边缘局部二元模式(Sobel edge local binary pattern,Sobel-LBP)算法相融合作为特征,然后采用线性支持向量机(support vector m

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