作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 华南理工大学电子与信息学院

出　　处： 《计算机工程与设计》 2011年第6期2119-2123,共5页

摘　　要： 针对复杂背景下的行人检测问题,从纹理信息的角度,提出了基于分块的局部二元模式(LBP)算法。利用局部二元模式均匀模式算子提取小块图像的特征直方图后,并进行归一化,最后将所有的小块特征级联起来形成最终的局部二元模式特征。为了便于比较,采用了支持向量机(SVM)算法分别对梯度方向直方图(HOG)特征和局部二元模式特征训练了相应的分类器。实验结果表明,基于分块的局部二元模式特征在公开的INRIA数据集上能得到较好的检测效果。 Aimed at the problems of the pedestrian detection in a complex scene, the algorithm about blocked local binary pattern （LBP） feature is proposed based on the texture information. After the feature histogram of blocked images is extracted by the uniform pattern of LBP and normalized, all blocked features finally cascade the final LBP feature. In order to compare easily the performances of the texture information in pede.strian detection, the SVM algorithm is employed to train the relevant classifiers of the LBP and HOG. Experiment results show that the LBP feature has functioned well.

关 键 词： 行人检测 梯度方向直方图 局部二元模式 支持向量机 分块

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]