【摘 要】
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为提高行人检测的识别率,提出一种基于改进型韦伯局部描述子(WLD)和局部二元模式(LBP)的特征融合方法进行行人检测。对图像进行二维离散Haar小波变换得到4个不同频率的子图像
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60973113);湖南省自然科学基金资助项目(12JJ6057);湖南省标准化战略基金资助项目(2011031);长沙市科技计划基金资助项目(K1203015-11)
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为提高行人检测的识别率,提出一种基于改进型韦伯局部描述子(WLD)和局部二元模式(LBP)的特征融合方法进行行人检测。对图像进行二维离散Haar小波变换得到4个不同频率的子图像,对其中1个低频部分提取WLD特征,对3个高频部分提取LBP特征,并将各个子图像的特征串接为1个向量,得到WLD-LBP特征。在INRIA Person数据集上利用SVM作为分类器进行测试,实验结果表明,与单独WLD特征、梯度方向直方图(HOG)特征、PHOG特征以及HOG-LBP特征融合方法相比,该方法的识别率最高,可达98.1%,并且对光照和噪声也有较好的鲁棒性。
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