基于PCA降维的HOG与LBP融合的行人检测

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行人检测是计算机视觉中十分重要而又有挑战的研究方向。针对梯度方向直方图(HOG)特征描述子的局限性,如冗余信息多、容易造成误检和漏检等,为了进一步提高行人检测的准确率和速度,提出多特征融合的行人检测算法,利用主成分分析(PCA)对HOG进行降维再与局部二值模式(LBP)特征进行融合,使用支持向量机(SVM)进行分类。在INRIA行人数据库上进行测试,实验表明该算法提高了识别率,加快了训练和检测的速度。
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