基于SF-LBP的行人紋理特征提取算法
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標簽：提取算法(6816)
針對基于紋理信息的行人特征提取算法中存在特征信息冗余度大，無法刻畫人眼視覺敏感性的不足，提出一種融合人類視覺感知特性的基于顯著性局部二值模式（ SF-LBP）的行人紋理特征提取算法。該算法首先采用顯著性計算方法提取感興趣區域得到各部分的顯著性因子；然后將顯著性因子權值與行人紋理特征根據核函數相融合，生成基于SF-LBP算子的特征向量；接著統計不同區域的特征向量，形成特征直方圖；最后結合自適應AdaBoost分類器構建實驗平臺進行實驗。INRIA數據集中的實驗結果顯示，SF-LBP特征在檢測準確率上比梯度直方圖（HOG）特征、Haar特征高出2%-3%，達到97 %，召回率達到90%，提高了2%左右，表明SF-LBP算予能夠準確描述行人的紋理特征，提高行人檢測系統的準確率。
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