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基于改进CoHOG-LQC的行人检测算法
被引量：
1
1
作者
曲仕茹
李桃
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期274-279,共6页
针对行人检测过程中,易对相似目标产生误判的问题,并结合局部纹理特征描述子对图像边缘、方向信息的描述能力与检测精度的强相关性,同时考虑到基于LBP和HOG的特征融合方法存在结构利用率低、光谱信息损失多的缺点,提出了一种基于LQC和Co...
针对行人检测过程中,易对相似目标产生误判的问题,并结合局部纹理特征描述子对图像边缘、方向信息的描述能力与检测精度的强相关性,同时考虑到基于LBP和HOG的特征融合方法存在结构利用率低、光谱信息损失多的缺点,提出了一种基于LQC和CoHOG特征融合的行人检测算法。首先通过LQC算子提取图像的纹理谱特征,同时使用积分图计算CoHOG特征值,以提取原始图像的边缘特征及基于LQC特征谱的CoHOG特征。然后将上述特征与CoHOG边缘特征融合,得到融合特征描述图像,最后使用HIKSVM分类器实现输入图像的检测与识别。为验证算法的有效性,分别在MIT行人数据库、Caltech行人数据库和INRIA行人数据库上进行实验。实验结果表明,提出的方法可以有效提高行人检测精度和效率。
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关键词
行人检测
共生梯度方向直方图
局部量化编码
特征提取
特征融合
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职称材料
题名
基于改进CoHOG-LQC的行人检测算法
被引量：
1
1
作者
曲仕茹
李桃
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期274-279,共6页
文摘
针对行人检测过程中,易对相似目标产生误判的问题,并结合局部纹理特征描述子对图像边缘、方向信息的描述能力与检测精度的强相关性,同时考虑到基于LBP和HOG的特征融合方法存在结构利用率低、光谱信息损失多的缺点,提出了一种基于LQC和CoHOG特征融合的行人检测算法。首先通过LQC算子提取图像的纹理谱特征,同时使用积分图计算CoHOG特征值,以提取原始图像的边缘特征及基于LQC特征谱的CoHOG特征。然后将上述特征与CoHOG边缘特征融合,得到融合特征描述图像,最后使用HIKSVM分类器实现输入图像的检测与识别。为验证算法的有效性,分别在MIT行人数据库、Caltech行人数据库和INRIA行人数据库上进行实验。实验结果表明,提出的方法可以有效提高行人检测精度和效率。
关键词
行人检测
共生梯度方向直方图
局部量化编码
特征提取
特征融合
Keywords
pedestrian detection, CoHOG, LQC, feature extraction, feature fusion, image fusion, pixels, support vector machines
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进CoHOG-LQC的行人检测算法
曲仕茹
李桃
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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