| 基于点标定的行人检测准确度研究 |
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| 引用本文： | 李昕昕,李新江,龚勋.基于点标定的行人检测准确度研究[J].科学技术与工程,2017,17(13). |
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| 作者姓名： | 李昕昕 李新江 龚勋 |
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| 作者单位： | 四川大学锦城学院,西南交通大学,西南交通大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（青年基金）， |
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| 摘 要： | 为了提高基于特征点的行人检测方法的检测准确度,提出了一种基于局部二值模式(local binary patterns,LBP)和二进制梯度方向直方图(binary histograms of oriented gradients,BHOG)特征组合和支持向量机分类器(support vector machine,SVM)的行人检测方法。实验结果显示,采用BHOG+LBP组合特征提取方式的错误检测率为0.012,相较于采用单一BHOG特征提取方式的错误检测率降低了33.33%,相较于采用单一LBP特征提取方式的错误检测率降低了40%。
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| 关 键 词： | 局部二值模式 二进制梯度方向直方图 支持向量机 组合特征 标点方式 |
| 收稿时间： | 2016/11/1 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/12/8 0:00:00 |
Research on Pedestrian Detection Accuracy Based on Point Calibration |
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| Institution: | Jincheng college of sichuan university,Jincheng college of sichuan university, |
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| Abstract: | To improve the accuracy of pedestrian detection based on feature point, this paper proposed a new pedestrian detection method based on combining feature (LBP and BHOG) and SVM. The experimental results showed that the error detection rate of BHOG + LBP feature extraction method is 0.012, which is 33.33% lower than that of using single BHOG feature extraction method. Compared with the single LBP feature extraction method, the error detection rate is lower 40%. |
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| Keywords: | LBP BHOG SVM combined feature calibration method |
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