计算机工程与应用 ›› 2016, Vol. 52 ›› Issue (12): 147-152.
欧阳瑞彬,王伟征,桂 彦
OUYANG Ruibin, WANG Weizheng, GUI Yan
摘要: 提出一种基于局部差分二值模型(Local Difference Binary Pattern,LDBP)和局部二值模型(Local Binary Pattern,LBP)的特征融合方法,以解决行人检测中检测精确度和鲁棒性不足的问题。对输入图像进行二维离散Haar小波变换,得到不同频率的四个子图像(LL,LH,HL和HH);对低频部分子图像提取LDBP特征,以及对其他三个高频部分子图像提取LBP特征;采用主成分分析法(PCA)分别对得到的LDBP特征和LBP特征进行降维;融合降维后的LDBP特征和LBP特征进行行人检测。在INRIA数据集上采用支持向量机(SVM)进行测试,实验结果表明,该方法能有效地提高检测精确度,且具有较好的鲁棒性。