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针对红外图像的车辆检测,结合梯度方向直方图(HOG)特征与监督保局投影(SLPP),提出单帧图像车辆检测算法。首先,为增强特征描述能力、提高检测性能,在不增加特征维数的情况下,利用图像分割将区域的轮廓信息、灰度信息融入HOG特征中;其次,针对传统HOG特征维度过高,影响车辆检测效率以及准确率的问题,采用SLPP对提取的SHOG特征进行降维;最后,利用极限学习机(ELM)对样本图像的低维特征进行训练得到ELM分类器,实现车辆检测。本文以实拍红外图像作为实验数据,实验结果显示:针对红外图像的车辆检测,本文算法的检测性能较好,与原始HOG特征相比,本文所提SLPP-SHOG特征的特征维数由1764降至30,检测准确率升高16.03%,F1-measure提高了8.79%,检测时间由5.7 ms降至2.6 ms。 相似文献
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