改进型WLD与LBP特征融合的行人检测

摘要：

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。

关键词：二维离散小波变换、特征融合、行人检测、WLD特征、LBP特征

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60973113；湖南省自然科学基金资助项目12JJ6057；湖南省标准化战略基金资助项目2011031；长沙市科技计划基金资助项目K1203015-11。

在线出版日期：2014-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：201-204