湖南省标准化战略基金(2011031)
- 作品数：6 被引量：21H指数：3
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- 相关机构：长沙理工大学国防科学技术大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 低维度特征的行人检测方法
- 2013年
- 针对梯度方向直方图(HOG)算法采用网格密集的大小统一的细胞单元提取行人特征,导致大量高维度的冗余特征问题,提出了低维度特征进行行人检测的算法,建立了以空间金字塔为核心的低维度特征目标模型。该模型通过角点检测算法获取目标轮廓信息,以角点为参考点取16*16像素区域内的梯度方向直方图作为行人特征,利用空间金字塔模型对图像进行分块,按块提取维数统一的特征向量并串联起来形成最终的特征向量。实验结果表明了该方法的准确性和有效性。
- 文韬李峰周书仁
- 关键词：行人检测角点检测梯度方向直方图
- 改进型WLD与LBP特征融合的行人检测被引量：5
- 2014年
- 为提高行人检测的识别率,提出一种基于改进型韦伯局部描述子(WLD)和局部二元模式(LBP)的特征融合方法进行行人检测。对图像进行二维离散Haar小波变换得到4个不同频率的子图像,对其中1个低频部分提取WLD特征,对3个高频部分提取LBP特征,并将各个子图像的特征串接为1个向量,得到WLD-LBP特征。在INRIA Person数据集上利用SVM作为分类器进行测试,实验结果表明,与单独WLD特征、梯度方向直方图(HOG)特征、PHOG特征以及HOG-LBP特征融合方法相比,该方法的识别率最高,可达98.1%,并且对光照和噪声也有较好的鲁棒性。
- 谭飞刚殷苌茗周书仁
- 关键词：二维离散小波变换行人检测LBP特征
- 基于颜色-纹理特征的目标跟踪被引量：9
- 2014年
- 针对传统的基于颜色特征目标跟踪算法在一些复杂场景中存在的跟踪不稳定性,提出一种基于颜色-纹理特征的目标跟踪算法;在传统的基于颜色Mean-shift的目标跟踪算法中加入纹理特征,在提取目标颜色特征的同时提取目标的纹理特征,并且采取串接原则,在搜索目标新位置时仍然沿用传统的基于颜色的均值漂移跟踪算法,但在每一次迭代过程搜寻目标最佳的位置点即特征相似最大的区域时,利用纹理特征来实现,并且采用八邻域搜索法(候选区域周围扩大八个大小相等的区域)来解决部分遮挡的问题。通过对比实验表明,该算法在复杂场景中表现出的实时性和鲁棒性较好。
- 姚原青李峰周书仁
- 关键词：目标跟踪均值漂移纹理特征
- 使用特征融合的多级别MS-PF目标跟踪算法
- 2014年
- 提出一种改进的结合均值漂移与粒子滤波(MS-PF)的跟踪算法,通过分级策略将目标跟踪分为直接跟踪、微调和搜索三个级别,实现了均值漂移和粒子滤波的动态结合.针对传统跟踪算法特征单一的缺陷,在目标跟踪过程中自适应的融合了颜色和纹理特征,同时引入粒子群优化算法对粒子滤波进行优化.实验结果表明,采用分级的MS-PF算法能对粒子的产生和数量进行严格控制,提高了算法的实时性和通用性,在复杂环境中,尤其是在光照发生变化时,基于特征融合的思想使得算法更具鲁棒性.
- 汤贝蔡碧野周书仁
- 关键词：均值漂移粒子滤波目标跟踪
- 多检测器融合的行人检测研究被引量：1
- 2012年
- 针对基于梯度方向直方图的行人检测尚存在实时性不足的问题,提出了一种多检测器融合的行人检测方法。利用Haar型特征的Adaboost进行头部粗检,由于图像行人姿态或尺度的原因会导致这一过程出现漏检;采用Canny算子获取图像轮廓,并根据颜色信息获取图像轮廓,通过椭圆拟合提取图像中可能检测区域;根据前面粗检的结果,对候选区域合适变换尺度,提取PHOG特征,并采用线性SVM对其进行判决。在INRIA样本库上的测试结果表明该方法是有效可行的。
- 周书仁汤琛殷建平
- 关键词：行人检测ADABOOST线性支持向量机
- HSV与LBP特征融合的行人检测方法研究被引量：6
- 2014年
- 提出一种融合HSV颜色空间特征与局部二元模式特征LBP的特征的HSV-LBP行人检测方法。HSV特征是一种全局特征,它能简单地描述一幅图像中颜色的全局分布,LBP特征能很好地描述图像局部空间结构,所以该算法既考虑了全局特征也考虑了局部特征,且该算法具有维数少、计算速度快的优点。在Matlab环境下实验,利用Adaboost分类器对算法的性能进行实验仿真,与经典的梯度方向直方图HOG特征、LBP特征、分层梯度方向直方图PHOG特征及HOG-LBP特征进行对比,结果表明HSV-LBP方法的识别性能较好。
- 岳求生周书仁李峰谭飞刚
- 关键词：LBPHSV
