基于多特征和多核学习的行人检测方法的研究

来源 :图学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：jiusea

【摘要】

：

行人检测系统涉及交通安全问题,需要很高的鲁棒性,基于单特征结合单核支持向量机的方法效果有限,为解决这一问题,提出采用多特征和多核学习的方法来提升系统的鲁棒性,通过将积分信道特征、多层次导向边缘能量特征和CENTRIST特征分别与直方图交叉核、高斯核和多项式核进行线性组合,采用简单多核学习(Simple MKL)来分别计算核函数的权重系数,将多核学习方法与经典的梯度直方图特征/支持向量机、多尺度梯度

【作者】

：

孙锐侯能干陈效华

【机构】

：

合肥工业大学计算机与信息学院,奇瑞汽车股份有限公司前瞻技术科学院

【出处】

：

图学学报

【发表日期】

：

2014年06期

【关键词】

：

简单多核学习直方图交叉核支持向量机 CENTRIST特征积分通道特征多层次导向边缘能量特征 simple multi-kernel learning h

【基金项目】

：

国家自然科学基金面上资助项目（61471154）, 中国博士后基金资助项目（2013M531504）, 教育部留学回国人员启动基金资助项目

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