%0 Journal Article
%T 改进的HOG-CLBC的行人检测方法
%A 侯志强
%A 党建武
%A 冯晨晨
%A 唐世轩
%A 张丽颖
%A 张建林
%A 彭志蓉
%A 徐智勇
%A 朱程辉
%A 李金龙
%A 杨伟明
%A 樊香所
%A 游大磊
%A 王利平
%A 王建平
%A 王泽勇
%A 王阳萍
%A 程德强
%A 赵益
%A 赵美蓉
%A 郭建新
%A 郭治成
%A 酒明远
%A 陈恩庆
%A 黄潜
%A 齐林
%J -
%D 2018
%R 10.12086/oee.2018.180111
%X 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INRIA行人数据库进行实验以验证所提出算法的有效性。实验结果表明，本文所提出的算法有效地提高了行人检测的精度。
%K 行人检测 方向梯度直方图 完备的局部二值编码 特征提取 特征融合
%U http://www.oejournal.org/J/OEE/Article/Details/A180727000011/CN