【摘 要】
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传统的基于HOG与LBP的特征融合行人检测方法光谱信息损失多、对噪声较为敏感,原始的LBP算法对不均匀的光照变化鲁棒性差,对纹理特征的旋转不变性差。为了克服以上缺点,本文提出了一种基于CLBC和HOG特征融合的行人检测算法。首先,计算原始图像的CLBC特征,并计算基于CLBC纹理特征谱的HOG特征。接着计算原始图像的HOG特征以提取图像的边缘特征。然后将图像的三种特征融合来描述图像,并使用PCA方
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,河南应用技术职业学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51774281),江苏省“六大人才高峰”高层次人才培养项目(2015-ZBZZ-009)
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传统的基于HOG与LBP的特征融合行人检测方法光谱信息损失多、对噪声较为敏感,原始的LBP算法对不均匀的光照变化鲁棒性差,对纹理特征的旋转不变性差。为了克服以上缺点,本文提出了一种基于CLBC和HOG特征融合的行人检测算法。首先,计算原始图像的CLBC特征,并计算基于CLBC纹理特征谱的HOG特征。接着计算原始图像的HOG特征以提取图像的边缘特征。然后将图像的三种特征融合来描述图像,并使用PCA方法降低特征维度,最后使用HIKSVM分类器实现最终对行人的检测。本文分别在Caltech行人数据库和IN
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