计算机工程与应用 ›› 2016, Vol. 52 ›› Issue (21): 175-179.
周书仁1,2,王 刚1,2,徐岳峰1,佘凯晟1
ZHOU Shuren1,2, WANG Gang1,2, XU Yuefeng1, SHE Kaisheng1
摘要: 针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征受噪声影响大导致检测率低的问题,提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP(IHLBP)特征的方法。首先将图像由RGB颜色空间转化到HVS颜色空间,然后对HSV图像的H、S、V空间分别提取IHLBP特征,最后将3个IHLBP特征归一化后串接为一个特征向量,得到最终的IHLBP特征。在INRIA Person数据集上采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器进行测试。实验结果表明,该方法能有效地提高识别率,可达98.5%。相比于HOG特征、HPG-LBP特征和WLD-LBP特征具有更好的实验效果。