多特征融合和交叉核SVM的车辆检测方法

摘要：

为了能够提高车辆检测的准确率和效率 ,利用不同分辨率下图像中的信息 ,文章提出一种多分辨率下的方向梯度直方图特征(multi-resolution histograms of oriented gradients)和局部二值模式算子(local binary pat-tern)相融合的车辆检测算法 . 由于融合后的特征维数明显高于单一特征 ,使得检测的实时性较差 ,通过主元分析(principal component analysis)来实现对融合后特征降维 ,并采用直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)对特征进行分类 ,完成车辆的检测 . 实验结果表明 ,该检测方法有较高的车辆检测率 ,且实时性较好 .

关键词：车辆检测、多特征融合、方向梯度直方图、局部二值模式算子、主元分析、直方图交叉核SVM

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.413(计算技术、计算机技术)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20120111110001

在线出版日期：2016-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：84-89