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1.
一种基于HOG-PCA的高效图像分类方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为了更有效地提高图像分类性能和准确率, 提出一种基于HOG-PCA的高效图像分类方法。首先通过提取方向梯度直方图(HOG)特征并作特征白化, 再随机下采样进行尺度统一, 随后采用主成分分析(PCA)进行特征映射, 最后用最小二阶范数判定进行最近邻分类。实验中, 采用C++, 基于OpenCV和Darwin实现了提出的方法, 并在Pascal 2012数据集上进行测试, 比较了该方法和BOW-SVM方法的准确率和运行性能。实验证明, 提出的方法具有更高的准确率和更好的运行性能。  相似文献
2.
为克服基于单一特征的跟踪方法在复杂环境和光照变化下易导致跟踪失败的缺点,提出了一种基于多特征融合的粒子滤波跟踪算法。通过基于HSV的多块颜色直方图来表征目标的总体分布,而方向梯度直方图又包含了一定的结构信息,两者互为补充,将两者融合于粒子滤波的框架中。同时,自适应更新融合权重、模板和噪声分布参数,动态调节粒子数目,在环境干扰较大(如遮挡)时,分配较多的粒子。实验结果表明,算法鲁棒性较高,同时提高了跟踪的精度。  相似文献
3.
陆蓓  陈法叶  姚金良 《计算机工程》2011,37(21):202-204
针对现有敏感图像过滤方法误检率较高的问题,提出一种结合肤色检测和方向梯度直方图(HOG)人体检测的敏感图像过滤方法。采用HOG特征提取人体目标的特征集,运用支持向量机训练人体检测模型,检验图像中是否存在人体,并结合肤色检测算法判别该图像是否为敏感图像。实验结果表明,该方法能有效检测复杂背景条件下的敏感图像,其精确度为90.2%、查全率为86.3%、误检率为3.5%。  相似文献
4.
王奕波  高辉  张茂军 《计算机应用》2011,31(Z2):129-132
针对街景中的行人检测问题,提出了一种基于级联特征的行人检测方法.首先采用简单特征提取可能包含行人的潜在区域;然后采用基于概率接受的方法,结合方向梯度直方图(HOC)特征进行密集扫描分类;最后用非最大化抑制(NMS)过程聚合分类结果.实验结果表明一方面这种基于级联特征的方法使两类特征互补提高了检测精度;另一方面基于概率接受的方法进行密集扫描分类使得检测时间显著缩短.  相似文献
5.
牛杰  钱堃 《微机发展》2011,(9):99-102,106
提出一种图像中人体快速自动检测方法。提取图像的多尺度-多形状方向梯度直方图(HOG)特征向量,用于描述人体的形状特征,结合Adaboost机器学习法训练级联型分类器,以加速人体的检测过程。相比较传统算法,该方法没有采用静态背景模型,也不是仅仅依赖于易受外部环境因素干扰的颜色信息,从而一定程度地适应了人体姿态变化,以及非结构化环境下常见的光照波动、背景杂乱等不良因素所带来的干扰。实验验证了该方法的准确性和较高的计算效率。  相似文献
6.
为了从现实环境下识别出人体动作,本文研究了从无约束视频中提取特征表征人体动作的问题. 首先,在无约束的视频上使用形态学梯度操作消除部分背景,获得人体的轮廓形状; 其次,提取某一段视频上每一帧形状的边缘特征,累积到一幅图像中,称之为累积边缘图像 (Accumulative edge image, AEI); 然后,在该累积边缘图像上计算基于网格的方向梯度直方图(Histograms of orientation gradients, HOG),形成特征向量表征人体的动作, 送入分类器进行分类. YouTube数据集上的实验结果表明,本文的方法比其他方法更加有效.  相似文献
7.
针对智能交通系统中复杂交通场景下对于车辆识别的难点问题,提出一种基于方向梯度直方图特征和稀疏表示的车辆目标识别方法。该方法首先使用方向梯度直方图特征分别提取训练样本和待测目标信息,通过稀疏表示的方法将训练样本训练为过完备字典,最后通过待测目标在字典中稀疏度和重构残差判定目标是否为车辆并对其标注。实验结果表明,提出的方法在粘连遮挡、目标类别多样等复杂交通场景中有较好的识别率和实时性。  相似文献
8.
针对仿射传播(AP)算法存在缺乏判定最优聚类结果的指标以及收敛性能不够好等问题,提出了一种基于方向梯度直方图(HOG)的AP改进算法。首先提取图像的HOG特征向量,然后引入收缩因子加速仿射传播算法的收敛过程,最后将有效性指标嵌入算法的迭代过程,监督并引导算法向着最好聚类质量的方向运行。对人脸图像进行实验,实验结果表明,基于HOG的AP改进算法可以得到更接近正确类数的结果,提高了FM值,降低了错误率。  相似文献
9.
针对基于监控视频的车辆检测识别问题,给出了一种基于视频监控的面包车识别算法。该方法对监控视频中已跟踪的车辆,提取车辆的方向梯度直方图(HOG)特征作为支持向量机(SVM)分类检测的输入,分类识别该车辆是否为面包车;通过车辆大小的检测,增强了分类识别算法的准确性与鲁棒性。实验证明,该方法能准确进行面包车的分类识别,基于实际的标清监控视频,面包车的分类准确率达到90%左右。  相似文献
10.
提出一种基于足底压力分布时空HOG的步态识别算法,在特征层对足底压力的时间域和空间域信息进行融合.首先寻找足底总压力时间曲线上的极大值和极小值等几个特征点,利用这几个特征点所对应时刻的足底压力分布来构建时空HOG特征向量,最后采用SVM进行步态识别.采集不同行走速度下30人的单步足底压力分布数据进行实验,在不区分样本速度的情况下,该方法的识别率为93.5%.实验结果表明足底压力分布时空HOG特征能较好地刻画步态动力学特征,且具有良好的速度适应性.  相似文献
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