基于自适应HCS-LBP特征的行人检测算法

针对行人检测中提取中心对称局部二值模式(Cen ter-Symmetric Local Binary Pattern,CS-LBP)时邻域中心像素没有参与计 算、人为设定的判断阈值主观性较强、未能区别对待不同子块等问题,提出一种基于自适应 HCS-LBP(Haar-like CS-LBP)特征 的行人检测算法。该算法首先构造了HCS-LBP特征编码方法,采用局部中心对称模式减少编 码长度,利用积分图像法快速计 算降低时间复杂度,并将灰度级概率引入中心像素的全局自适应阈值计算,采用高斯矩阵获 取邻域像素的局部自适应阈值,以 突显图像客观的纹理信息;然后使中心像素参与图像编码,通过信息熵确定不同子块的权重 ,以增强图像特征的描述能力;最 后使用直方图交叉核支持向量机(Histogram Intersection Kernel SVM,HIKSVM)训练样本 ,以提升分类器的准确度。在INRIA数 据库的实验结果表明,该算法能有效提高图像信息的利用率,提升行人检测算法的性能,行 人检测准确率较其他相关文献提高了0.4%~7.8%,具有较好的行人检测效果和检测精度。