一种基于多特征融合级联分类器的车辆检测算法

周行; 陈淑荣

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针对强、弱光照场景中监控视频图像因亮度、对比度过强或过弱使车辆轮廓特征丢失而出现的车辆漏检误检情况,建立一种基于多特征融合级联分类器能抗光照影响的车辆检测算法。通过高斯滤波器进行去噪,将HOG特征、等价模式的LBP特征和H、S、V三通道低阶颜色矩特征进行融合形成新特征,采用PCA消除大量冗余特征,结合Gentle Ad-a Boost与支持向量机构成的级联分类器进行车辆检测。实验结果表明,该算法在不同光照强度环境下提高行驶车辆的检测率,降低误识率。

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来源
《现代计算机：上半月版》 |2018年第6期|38-43|共6页
作者
周行; 陈淑荣;
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作者单位

上海海事大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
车辆检测; 多特征融合; Gentle; AdaBoost; 支持向量机;

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