HSV与LBP特征融合的行人检测方法研究

岳求生; 周书仁; 李峰; 谭飞刚

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HSV与LBP特征融合的行人检测方法研究

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摘要

提出一种融合HSV颜色空间特征与局部二元模式特征LBP的特征的HSV LBP行人检测方法.HSV特征是一种全局特征,它能简单地描述一幅图像中颜色的全局分布,LBP特征能很好地描述图像局部空间结构,所以该算法既考虑了全局特征也考虑了局部特征,且该算法具有维数少、计算速度快的优点.在Matlab环境下实验,利用Adaboost分类器对算法的性能进行实验仿真,与经典的梯度方向直方图HOG特征、LBP特征、分层梯度方向直方图PHOG特征及HOG LBP特征进行对比,结果表明HSV LBP方法的识别性能较好.

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来源
《计算机工程与科学》 |2014年第10期|1997-2001|共5页
作者
岳求生; 周书仁; 李峰; 谭飞刚;
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作者单位

长沙理工大学计算机与通信工程学院;

湖南长沙410004;

长沙理工大学计算机与通信工程学院;

湖南长沙410004;

长沙理工大学计算机与通信工程学院;

湖南长沙410004;

长沙理工大学计算机与通信工程学院;

湖南长沙410004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
颜色空间; LBP; HSV; 特征融合;

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