【摘 要】
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提出一种基于局部差分二值模型（Local Difference Binary Pattern,LDBP）和局部二值模型（Local BinaryPattern,LBP）的特征融合方法,以解决行人检测中检测精确度和鲁棒性不足的问题
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61303042,No.61402053）,湖南省交通运输厅科技进步与创新项目（No.201334）.
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提出一种基于局部差分二值模型（Local Difference Binary Pattern,LDBP）和局部二值模型（Local BinaryPattern,LBP）的特征融合方法,以解决行人检测中检测精确度和鲁棒性不足的问题.对输入图像进行二维离散Haar小波变换,得到不同频率的四个子图像（LL,LH,HL 和HH）;对低频部分子图像提取LDBP 特征,以及对其他三个高频部分子图像提取LBP 特征;采用主成分分析法（PCA）分别对得到的LDBP 特征和LBP 特征进行降维;融合降维后的LDBP 特征和
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