改进型HLBP纹理特征的行人检测

摘要

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.