改良HOG结合SVM的快速障碍识别

摘要：

为提升车辆驾驶的安全性,通过主成分分析降维来改良方向梯度直方图,并结合支持向量机分类,提出一种快速障碍识别方法.该方法在普通HOG特征仅提取横竖两方向梯度分量的基础上,补充了主、副对角线两个方向上像素的灰度信息,使HOG特征具有更丰富的边缘信息,同时针对HOG特征维数高而造成识别速度偏慢的问题,使用PCA来降维,以最大限度保证降维后的识别成功率以及识别速率提升.实验结果表明,本方法相较于改良前的HOG特征结合SVM的方法更好地提升了识别成功率并且有效地降低了识别时间.

关键词：障碍识别、支持向量机、方向梯度直方图、主成分分析

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：54-56