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公开(公告)号：CN105447503B
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201510745619.X
申请日：2015-11-05
Applicant: 长春工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示LBP和HOG融合的行人检测方法，首先提取LBP特征并对其进行稀疏表示，然后将稀疏系数与HOG特征进行融合。实验结果表明，该方法有效的提高了识别率、且对复杂光照条件下具有较高的鲁棒性。相比仅靠融合特征提高识别率的方法，本发明具有特征维度低，识别速度较快等优点。
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公开(公告)号：CN105447503A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510745619.X
申请日：2015-11-05
Applicant: 长春工业大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/00711 , G06K2209/21
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示LBP和HOG融合的行人检测方法，首先提取LBP特征并对其进行稀疏表示，然后将稀疏系数与HOG特征进行融合。实验结果表明，该方法有效的提高了识别率、且对复杂光照条件下具有较高的鲁棒性。相比仅靠融合特征提高识别率的方法，本发明具有特征维度低，识别速度较快等优点。
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公开(公告)号：CN105261017A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510657978.X
申请日：2015-10-14
Applicant: 长春工业大学
CPC classification number: G06T5/40 , G06K9/00362 , G06K9/38 , G06K9/46 , G06T2207/30196
Abstract: 本发明涉及一种基于路面约束的图像分割法提取行人感兴趣区域的方法，属于车载行人检测感兴趣区域提取领域。包括读入待检测图像、判断图像I是否为灰度图像，对图像进行中值滤波处理后得图像，利用直方图均衡化技术对图像进行灰度增强，利用模糊C均值聚类算法训练出一般行车图像的最优的灰度图像分割阈值得出二值图像，对图像进行边缘检测，对图像进行霍夫变换得出直线方程切割路面，对图像进行连通区域标记，提取可能存在行人的感兴趣区域，对提取的ROIs感兴趣区域使用HOG+SVM进行精确行人检测，在原始图像I上，绘制128*64像素大小矩形框。本发明有效的减少了遍历窗口的数量，从而提高了检测速度和检测精度。
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公开(公告)号：CN105261017B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201510657978.X
申请日：2015-10-14
Applicant: 长春工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于路面约束的图像分割法提取行人感兴趣区域的方法，属于车载行人检测感兴趣区域提取领域。包括读入待检测图像、判断图像I是否为灰度图像，对图像进行中值滤波处理后得图像，利用直方图均衡化技术对图像进行灰度增强，利用模糊C均值聚类算法训练出一般行车图像的最优的灰度图像分割阈值得出二值图像，对图像进行边缘检测，对图像进行霍夫变换得出直线方程切割路面，对图像进行连通区域标记，提取可能存在行人的感兴趣区域，对提取的ROIs感兴趣区域使用HOG+SVM进行精确行人检测，在原始图像I上，绘制128*64像素大小矩形框。本发明有效的减少了遍历窗口的数量，从而提高了检测速度和检测精度。
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