计算机工程与科学

作者：周书仁1,2,王刚1,2,徐岳峰1,2

单位：（1.长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室，湖南 长沙 410114；2.长沙理工大学计算机与通信工程学院，湖南 长沙 410114）

关键词：行人检测,图像纹理, IHLBP特征,二维离散Haar小波,支持向量机,

基金：湖南省教育厅科研项目(13B132)；综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室项目(2015TP1005)；湖南省交通运输厅科技进步与创新项目(201334)

在行人检测中,Haar型LBP(HLBP)特征采用局部统计方式，有效地降低了噪声影响，相比LBP特征对图像纹理描述有明显优势。但是，HLBP特征在计算特征值时，中心点没有参与计算，导致其信息没有被利用。针对这一不足，提出了改进型HLBP（IHLBP）特征，该方法令中心点参与到计算工作中，并赋予其最大权值。首先利用二维离散Haar小波变换，对图像做两级分解处理，得到三种不同尺度图像；然后针对上述三种图像分别提取IHLBP特征并做归一化处理，最后串接三组特征得到最终的特征向量。在INRIA Person数据集上，采用SVM进行测试。实验结果表明，该方法能有效地提高行人检测识别率。

来源：2016年第5期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

查看计算机工程与科学杂志2016年第5期