论文研究Haar型LBP纹理特征的行人检测研究.pdf

针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式（LocalBinaryPattern，LBP）特征受噪声影响大导致检测率低的问题，提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP（IHLBP）特征的方法。首先将图像由RGB颜色空间转化到HVS颜色空间，然后对HSV图像的H、S、V空间分别提取IHLBP特征，最后将3个IHLBP特征归一化后串接为一个特征向量，得到最终的IHLBP特征。在INRIAPerson数据集上采用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为分类器进行测试。实验结果表明，该方法能有效地提高识别率，可达98.5%。相比于HOG特征、HPG-L