基于LBP统计特征的低分辨率安全帽识别

摘要：

针对工地进出口的视频监控录像，考虑远距离低分辨率安全帽识别问题，探讨了低分辨率安全帽识别方法，分析了提取不同的特征和应用不同的分类器与识别率的关系.首先截取视频中的人头，获得大小为22*22的图像，然后分别提取图像的统计特征、局部二进制模式特征、快速主成分分析特征，再利用分类器和反向人工神经网络进行分类预测，最后计算测试样本的识别率.实验结果表明，提取图像的二进制模式统计特征，再结合反向人工神经网络的识别率效果最佳，识别率可达87.27%.

关键词：低分辨率、局部二进制模式、统计特征、反向人工神经网络、识别率

分类号：TP3;TN9

资助基金：公益性行业农业科研专项项目201203041;教育部“春晖计划”项目Z2009-1-01062;内蒙古农业大学科技创新团队项目ZN201010

在线出版日期：2015-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：211-215