| 基于Haar-like和LBP的多特征融合目标检测算法 |
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| 引用本文： | 原晓佩,陈小锋,廉明.基于Haar-like和LBP的多特征融合目标检测算法[J].计算机科学,2021,48(11):219-225. |
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| 作者姓名： | 原晓佩 陈小锋 廉明 |
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| 作者单位： | 西北工业大学自动化学院 西安710129 |
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| 摘 要： | 针对目标检测时Haar-like特征值过多、计算时间长、无法描述目标纹理特征且识别率一般的问题,提出一种基于滑窗原点信息的阈值自调节IHL(Improved Haar-like LBP)特征提取算法.该算法首先构造了 IHL特征编码方法,将Haar-like特征和局部二值LBP特征融合;然后在计算Haar-like型局部二值化特征时,使用高斯矩阵获得符合像素分布规律的自调节阈值;同时在求特征值时引入中心点像素信息,确保提取的特征值的合理性;最后使用AdaBoost训练得到级联分类器,将其载入系统,并在KITTI车辆数据集和INRIA Person行人数据集上进行实验测试.实验结果表明,该方法可在65s内识别1102个行人目标,在114.3s内识别1852个车辆目标,相比传统算法其可以明显加快目标识别的速度,对行人和车辆目标的识别率均可达到94％以上,其检测准确性相比其他方法也有显著提升.
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| 关 键 词： | 目标检测 多特征融合 特征提取 Haar-like特征 IHL特征 |
Improved Multi-feature Fusion Algorithm for Target Detection Based on Haar-like and LBP |
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| YUAN Xiao-pei,CHEN Xiao-feng,LIAN Ming.Improved Multi-feature Fusion Algorithm for Target Detection Based on Haar-like and LBP[J].Computer Science,2021,48(11):219-225. |
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| Authors: | YUAN Xiao-pei CHEN Xiao-feng LIAN Ming |
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