基于融合特征及改进二值化规范梯度特征技术的车辆识别算法

针对高速公路视频监控中基于单一形状特征的车辆检测算法出现较多的误检,且运用支持向量机(SVM)滑动窗口检测存在耗时大的问题,提出一种基于快速提取物体目标候选窗口的融合HOG-LBP特征的车辆检测方法。首先基于二值化规范梯度特征(BING)方法及背景差分快速提取车辆候选窗口,再计算候选窗口图像的方向梯度直方图(HOG)特征和局部二值模式(LBP)特征并进行特征融合,结合SVM分类器进行车辆检测。实验结果表明,融合形状和纹理特征能够有效提高车辆检测性能,而通过快速提取候选窗口可以将SVM检测速度提升8倍左右,满足工程实时性要求。     

一种局部多特征融合的行人检测算法

为快速定位车辆前方的行人,提出一种基于腿部区域多尺度的梯度方向直方图(HOG)特征与hu矩特征融合的行人检测方法,融合腿部区域的轮廓和纹理特征,有效地降低特征向量维数.实验结果表明,该算法能在保持较高的检测准确率的同时提高检测速度.     

前方车辆检测的特征融合算法研究与实现

为了解决前方车辆检测的鲁棒性和实时性问题,提出了一种基于车辆形态特征和类HAAR特征融合的前方车辆检测优化算法.为了克服车底阴影提取易受外部环境因素影响的缺陷,采用猴王遗传算法(monkey king genetic algorithm,MKGA)进行阈值分割,提取车底阴影部分;然后通过车辆形态特征一次筛选得到感兴趣区域,并对感兴趣区域的类HAAR特征进行提取和降维,输入支持向量机(support vector machine,SVM)训练好的汽车分类器进行二次筛选.随机抽取视频的300帧进行算法验证,实验结果表明:算法在复杂环境下能够实现车辆检测,并且相比于单一特征的检测方法,准确率由80%提高至90%;利用类HAAR特征积分图和主成分分析(principal component analysis,PCA)降维能够有效地提高检测速度.算法满足驾驶辅助系统准确性和实时性的要求.     

多传感器人体检测的FHOG图像特征融合

提出了一种新的基于方向梯度直方图(HOG)的图像特征融合方法. 该方法采用视觉激活度(VAM)来选择具有显著方向性的局部梯度统计值,构成融合的方向梯度直方图(FHOG),有效地解决了多分辨率(MR)图像融合存在的不足. 文中把这些融合特征输入线性支持向量机(SVM),训练得到人体/背景二元分类器用于人体检测. 实验表明,与传统多分辨率图像融合方法相比,在参考点处本文提出方法漏检率下降3～10%,虚警率平均下降20%以上.      

一种多特征融合的运动目标检测算法

针对传统的混合高斯背景模型目标检测算法在复杂背景干扰和阴影条件下无法准确检测出目标的问题,提出一种多特征融合的运动目标检测算法.将包含上下文信息的局部二值模式(context local binary patterns,CLBP)纹理特征和HSV颜色特征的色调信息相结合,利用CLBP直方图向量和局部色度向量与高斯背景模型进行匹配实现运动目标检测.结果表明,该算法在满足实时性的前提下,对受阴影、目标遮挡和图像抖动等干扰时的目标检测准确性较高.     

一种基于码本背景建模和多特征融合的火灾烟雾检测算法

该文提出一种基于码本模型和多特征融合的火灾烟雾检测算法。主要步骤是:首先,利用码本模型提取出视频中运动的前景像素;然后,结合暗通道先验知识对前景像素进行过滤,消除部分干扰像素;最后,统计疑似烟雾区域的颜色直方图、纹理直方图和边缘方向直方图特征,利用多特征融合的方式加以分类识别。多个视频场景测试结果表明,该算法具有良好的烟雾检测能力和抗干扰能力,可以基本满足实时性的要求,具有一定的实际推广价值。     

基于多分辨率直方图的图像检索

文中提出了一种新的基于多分辨率直方图的图像样本检索方法.该方法首先提取检索图像在不同分辨率情况下的信息,然后统计多分辨率直方图作为特征索引的信息.不同分辨率下的图像体现了原图像的颜色空间分布,将其视为不同的样本进行检索,并使用不同的策略对各个样本的检索结果进行融合.实验验证了基于多分辨率的样本检索在不同融合策略情况下的检索性能,并与一般的基于颜色直方图的单样本检索进行比较.结果表明,所提出的新方法比基于颜色直方图的单样本检索性能好.     

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.     

基于多特征和尺度估计的核相关滤波跟踪算法

针对传统核相关滤波器跟踪方法(KCF)在尺度估计不足和抗遮挡性低等问题上,本文提出了一种把梯度直方图和颜色直方图相结合,并利用尺度估计策略提升跟踪框适应性的核相关滤波跟踪算法.该方法首先通过建立核岭回归模型,使用二维核化相关位置滤波器,融合方向梯度直方图(HOG)特征和颜色直方图(CN)特征,采取根据响应大小的方式加权融合跟踪坐标,精确确定目标的中心位置;然后,利用滤波响应的峰值旁瓣比的高低来判定是否发生遮挡,当特征响应的旁瓣比低于设定的阈值时,暂停更新滤波模板;最后,利用光流法计算出视频帧间关键角点的位移来估计被跟踪目标的形变比例和尺寸,同时结合尺度集合进行跟踪框缩放.通过理论分析和在跟踪基准数据库OTB-2013中的50组视频序列进行仿真实验,对比了当下主流的相关滤波跟踪算法,在保证实时性的同时,较原核相关滤波算法跟踪的精度提升了14.5%,成功率提高了9.2%,并且在复杂场景下具备较强的抗遮挡性和鲁棒性.     

基于中值滤波和多特征融合的粒子滤波车辆跟踪算法研究

为获得复杂环境下较好的车辆跟踪结果,提出了一种基于中值滤波和多特征融合的粒子滤波车辆跟踪算法.在粒子滤波跟踪框架中,首先将车辆图像从RGB(Red,Green,Blue)颜色空间转换到HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间,利用中值滤波对视频图像进行预处理后,再利用prewitt算子检测图像边缘信息,然后融合颜色和边缘两个特征,实现复杂环境下的车辆跟踪.实验结果表明,该算法具有较好的目标跟踪精度和鲁棒性,能有效解决单一颜色特征下容易导致目标车辆跟踪丢失的问题.