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在分析颜色和纹理特征的基础上,提出了一种融合颜色特征LUV和纹理特征完全局部二值模式(CLBP)的行人检测算法,提取目标信息更加全面准确。采用交叉核SVM分类器对特征进行训练、检测,进一步提高算法的检测性能。实验结果表明,所提出的算法具有更高的检测准确性。
多特征融合的行人检测算法
【摘 要】
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在分析颜色和纹理特征的基础上,提出了一种融合颜色特征LUV和纹理特征完全局部二值模式(CLBP)的行人检测算法,提取目标信息更加全面准确。采用交叉核SVM分类器对特征进行训练
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院;
【出 处】
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煤炭技术
【发表日期】
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2018年10期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51774281);徐州市科技创新重点研发项目(KC16GZ013)
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