期刊文献+
共找到38篇文章
< 1 2 >
每页显示 20 50 100
Automated measurement of three-dimensional cerebral cortical thickness in Alzheimer’s patients using localized gradient vector trajectory in fuzzy membership maps
1
作者 Chiaki Tokunaga Hidetaka Arimura +9 位作者 Takashi Yoshiura Tomoyuki Ohara Yasuo Yamashita Kouji Kobayashi Taiki Magome Yasuhiko Nakamura Hiroshi Honda Hideki Hirata Masafumi Ohki Fukai Toyofuku 《Journal of Biomedical Science and Engineering》 2013年第3期327-336,共10页
Our purpose in this study was to develop an automated method for measuring three-dimensional (3D) cerebral cortical thicknesses in patients with Alzheimer’s disease (AD) using magnetic resonance (MR) images. Our prop... Our purpose in this study was to develop an automated method for measuring three-dimensional (3D) cerebral cortical thicknesses in patients with Alzheimer’s disease (AD) using magnetic resonance (MR) images. Our proposed method consists of mainly three steps. First, a brain parenchymal region was segmented based on brain model matching. Second, a 3D fuzzy membership map for a cerebral cortical region was created by applying a fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm to T1-weighted MR images. Third, cerebral cortical thickness was three- dimensionally measured on each cortical surface voxel by using a localized gradient vector trajectory in a fuzzy membership map. Spherical models with 3 mm artificial cortical regions, which were produced using three noise levels of 2%, 5%, and 10%, were employed to evaluate the proposed method. We also applied the proposed method to T1-weighted images obtained from 20 cases, i.e., 10 clinically diagnosed AD cases and 10 clinically normal (CN) subjects. The thicknesses of the 3 mm artificial cortical regions for spherical models with noise levels of 2%, 5%, and 10% were measured by the proposed method as 2.953 ± 0.342, 2.953 ± 0.342 and 2.952 ± 0.343 mm, respectively. Thus the mean thicknesses for the entire cerebral lobar region were 3.1 ± 0.4 mm for AD patients and 3.3 ± 0.4 mm for CN subjects, respectively (p < 0.05). The proposed method could be feasible for measuring the 3D cerebral cortical thickness on individual cortical surface voxels as an atrophy feature in AD. 展开更多
关键词 Alzheimer’s Disease (AD) Fuzzy C-MEANS Clustering (FCM) THREE-DIMENSIONAL CEREBRAL CORTICAL Thickness localIZED gradient vector
下载PDF
Localization of Unbounded Operators on Guichardet Spaces 被引量:2
2
作者 Jihong Zhang Caishi Wang Lina Tian 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2015年第7期792-796,共5页
As stochastic gradient and Skorohod integral operators, is an adjoint pair of unbounded operators on Guichardet Spaces. In this paper, we define an adjoint pair of operator , where with being the conditional expectati... As stochastic gradient and Skorohod integral operators, is an adjoint pair of unbounded operators on Guichardet Spaces. In this paper, we define an adjoint pair of operator , where with being the conditional expectation operator. We show that (resp.) is essentially a kind of localization of the stochastic gradient operators (resp. Skorohod integral operators δ). We examine that and satisfy a local CAR (canonical ani-communication relation) and forms a mutually orthogonal operator sequence although each is not a projection operator. We find that is s-adapted operator if and only if is s-adapted operator. Finally we show application exponential vector formulation of QS calculus. 展开更多
关键词 Stochastic gradient OPERATOR Skorohod INTEGRAL OPERATOR localIZATION Ex-Ponential vector Guichardet SPACES
下载PDF
基于参数估计的无参考型图像质量评价算法 被引量:26
3
作者 南栋 毕笃彦 +2 位作者 查宇飞 张泽 李权合 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2066-2072,共7页
针对现有客观图像质量评价算法通用性差及人类主观感知相关性弱等问题,该文提出一种基于参数估计的无参考型图像质量评价算法。该算法通过分析图像本身所蕴含的质量特征,提取出图像结构信息、颜色信息和视觉信息的评价度量指标,采用回... 针对现有客观图像质量评价算法通用性差及人类主观感知相关性弱等问题,该文提出一种基于参数估计的无参考型图像质量评价算法。该算法通过分析图像本身所蕴含的质量特征,提取出图像结构信息、颜色信息和视觉信息的评价度量指标,采用回归分析的方法估计出相应指标的参数。实验结果表明,该算法与主观评价结果一致性好、鲁棒性强,优于其它客观评价算法,能够准确反映人类对图像质量的视觉感知效果。 展开更多
关键词 图像质量评价 局部梯度向量 HSV模型 人类视觉系统 主观标准评分
下载PDF
病变视网膜图像血管网络的自动分割 被引量:16
4
作者 姚畅 陈后金 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1226-1232,F0003,共8页
现有的视网膜血管分割方法大多只针对正常的视网膜图像进行分割,不能实现对发生病变的视网膜图像的分割.为此,提出了一种新的病变视网膜图像血管网络分割方法.该方法首先采用向量场散度方法获得病变视网膜图像中大部分血管的中心线,然... 现有的视网膜血管分割方法大多只针对正常的视网膜图像进行分割,不能实现对发生病变的视网膜图像的分割.为此,提出了一种新的病变视网膜图像血管网络分割方法.该方法首先采用向量场散度方法获得病变视网膜图像中大部分血管的中心线,然后计算出中心线上各像素点的方向信息并采用改进的定向局部对比度方法检测出中心线两侧的血管像素,最后对获得的血管段末端进行反向外推追踪,分割出最终的血管网络.通过对通用的STARE眼底图像库中所有病变视网膜图像的实验仿真,结果表明本文算法获得了0.9426的ROC曲线面积和0.9502的准确率,算法性能明显优于Hoover算法和Benson等提出的算法.此外,本文算法还克服了Benson算法的局限性,对不同类型的病变视网膜图像都具有较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 血管分割 散度 定向局部对比度 梯度向量场 病变视网膜图像
下载PDF
基于相位和GGVF的水平集乳腺超声图像分割 被引量:10
5
作者 高梁 刘晓云 陈武凡 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期870-877,共8页
提出一种基于相位和广义梯度矢量流(generalized gradient vector flow,GGVF)的水平集分割方法,并用于乳腺超声图像的肿瘤分割。首先,在频域空间,用Cauchy核替代Log-Gabor作为正交滤波器对图像进行滤波,提取来自于单演信号的多尺度图像... 提出一种基于相位和广义梯度矢量流(generalized gradient vector flow,GGVF)的水平集分割方法,并用于乳腺超声图像的肿瘤分割。首先,在频域空间,用Cauchy核替代Log-Gabor作为正交滤波器对图像进行滤波,提取来自于单演信号的多尺度图像特征,引入相位一致的思想将多尺度特征结合起来进行边界检测;然后,在此基础上,利用相位一致梯度图定义了一个基于相位的速度停止项函数,同时改进了GGVF;最后,将得到的速度停止项和梯度矢量流融入到水平集演化方程中来控制曲线的演化,获得乳腺肿瘤的边界。实验结果表明,使用该分割方法可获得比现有方法更好的乳腺肿瘤分割结果。 展开更多
关键词 局部相位 广义梯度矢量流 水平集 分割 乳腺超声图像
下载PDF
一种改进的Snake模型与MRI图像分割 被引量:3
6
作者 周则明 尤建洁 +1 位作者 王平安 夏德深 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第23期35-37,44,共4页
Snake模型分割图像时要求初始轮廓线位于图像特征附近,且难以处理深度凹陷区域。该文在快速Snake模型的目标函数中增加局部面积能量项,扩大了算法捕获图像特征的范围;以边缘增强后的BPV图像的梯度为参数,计算梯度向量流场以代替MRI图像... Snake模型分割图像时要求初始轮廓线位于图像特征附近,且难以处理深度凹陷区域。该文在快速Snake模型的目标函数中增加局部面积能量项,扩大了算法捕获图像特征的范围;以边缘增强后的BPV图像的梯度为参数,计算梯度向量流场以代替MRI图像的梯度,提高了算法处理弱边界和凹陷区域边界的能力,优化算法的时间复杂度仍然为O(nm)。实验结果表明,该算法能够有效地分割左心室MRI图像。 展开更多
关键词 局部面积能量 块像素变差 梯度向量流 MRI 医学图像分割 SNAKE模型 图像分析
下载PDF
基于特征联合和支持向量机的人脸识别 被引量:3
7
作者 陈琦 郭顺超 张世辉 《燕山大学学报》 CAS 2012年第6期519-525,共7页
在兼顾实时性的情况下,为了进一步提高人脸识别的识别率,本文提出一种基于特征联合和支持向量机的人脸识别方法。首先,提取人脸样本的梯度方向直方图特征和局部二值模式特征,并将这两种特征进行联合形成样本的联合特征。其次,使用主成... 在兼顾实时性的情况下,为了进一步提高人脸识别的识别率,本文提出一种基于特征联合和支持向量机的人脸识别方法。首先,提取人脸样本的梯度方向直方图特征和局部二值模式特征,并将这两种特征进行联合形成样本的联合特征。其次,使用主成分分析法对样本联合特征进行降维得到样本的低维联合特征。最后,利用训练样本的低维联合特征训练支持向量机得到一个人脸识别器,并利用该人脸识别器对测试样本进行识别。基于ORL人脸库的实验结果表明,与现有方法相比,本文方法在取得较高识别率的同时也取得了较好的实时性。 展开更多
关键词 人脸识别 梯度方向直方图 局部二值模式 支持向量机 ORL人脸库
下载PDF
基于局部二元模式特征的行人检测 被引量:7
8
作者 黄茜 刘军 +1 位作者 彭啸 孙涛 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第6期2119-2123,共5页
针对复杂背景下的行人检测问题,从纹理信息的角度,提出了基于分块的局部二元模式(LBP)算法。利用局部二元模式均匀模式算子提取小块图像的特征直方图后,并进行归一化,最后将所有的小块特征级联起来形成最终的局部二元模式特征。为了便... 针对复杂背景下的行人检测问题,从纹理信息的角度,提出了基于分块的局部二元模式(LBP)算法。利用局部二元模式均匀模式算子提取小块图像的特征直方图后,并进行归一化,最后将所有的小块特征级联起来形成最终的局部二元模式特征。为了便于比较,采用了支持向量机(SVM)算法分别对梯度方向直方图(HOG)特征和局部二元模式特征训练了相应的分类器。实验结果表明,基于分块的局部二元模式特征在公开的INRIA数据集上能得到较好的检测效果。 展开更多
关键词 行人检测 梯度方向直方图 局部二元模式 支持向量机 分块
下载PDF
一种鲁棒回归支持向量机及其学习算法 被引量:6
9
作者 张浩然 汪晓东 张长江 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期311-314,共4页
为了提高支持向量机的泛化能力,给出了一个鲁棒损失函数,利用它建立了鲁棒支持向量机,并利用对偶原理推导出其对偶优化问题的形式,在此基础上设计了局部梯度算法,在这种算法中每次迭代只改变两个优化变量的值。随后分析了算法的收敛性条... 为了提高支持向量机的泛化能力,给出了一个鲁棒损失函数,利用它建立了鲁棒支持向量机,并利用对偶原理推导出其对偶优化问题的形式,在此基础上设计了局部梯度算法,在这种算法中每次迭代只改变两个优化变量的值。随后分析了算法的收敛性条件,给出了学习步长的选择依据,最后用一个仿真实例来说明所提出的支持向量机的学习性能,比标准支持向量机具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 结构风险最小化 支持向量机 鲁棒损失函数 局部梯度法
下载PDF
基于形状特征及纹理特征的中药材检索方法 被引量:8
10
作者 朱黎辉 李晓宁 +2 位作者 张莹 蒲华秀 吴纯洁 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第11期3903-3907,共5页
为有效提取中药材图像的特征,提高中药材图像分类准确率并提升检索性能,对中药材图像的梯度方向直方图形状特征和局部二元模式纹理特征进行研究,对2种特征进行维数改进,提出一种基于形状特征和纹理特征的中药材检索方法。使用改进的图... 为有效提取中药材图像的特征,提高中药材图像分类准确率并提升检索性能,对中药材图像的梯度方向直方图形状特征和局部二元模式纹理特征进行研究,对2种特征进行维数改进,提出一种基于形状特征和纹理特征的中药材检索方法。使用改进的图像梯度方向直方图和分块局部二元模式进行形状及纹理的特征提取;对提取得到的特征向量进行线性组合;采用一对一方式构造多分类器,使用支持向量机进行分类检索。实验结果表明,组合降维特征提取算法能在中药材图像数据集中取得较好的识别效果。 展开更多
关键词 分块局部二元模式 梯度方向直方图 支持向量机 中药材检索 特征降维
下载PDF
联合梯度直方图和局部二值模式特征的人体检测 被引量:13
11
作者 黄炎 范赐恩 +2 位作者 朱秋平 张虎 邓德祥 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1047-1053,共7页
针对采用单一梯度方向直方图(HOG)特征进行人体检测时易受竖直梯度分量干扰的缺点,提出了将分块局部二值模式(LBP)特征加入HOG特征的方法。首先,将检测窗口划分为大小为16×16的不重叠块,以块为单位统计LBP特征直方图,并通过大量实... 针对采用单一梯度方向直方图(HOG)特征进行人体检测时易受竖直梯度分量干扰的缺点,提出了将分块局部二值模式(LBP)特征加入HOG特征的方法。首先,将检测窗口划分为大小为16×16的不重叠块,以块为单位统计LBP特征直方图,并通过大量实验获得了LBP算子的最佳参数;然后用优化过的插值方式计算HOG特征,将两者组成联合直方图。最后,用线性支持向量机(SVM)通过Bootstrapping的方式训练,得到判别模型。在INRIA人体库上的测试表明,检出率在误检率(FPPW)为10-4时由原始的89%提高到95%,单窗口检测速度由0.625ms提高到0.533ms。本文将纹理特征加入原始描述轮廓的HOG特征中,排除了部分梯度干扰信息造成的误检,提高了检出率。 展开更多
关键词 梯度方向直方图 分块局部二元模式 支持向量机 人体检测
下载PDF
视觉标签在植物叶片枯萎检测中的应用
12
作者 俞楷 李庆武 +2 位作者 仇春春 曹美 朱建春 《计算机与现代化》 2015年第11期65-68,73,共5页
视觉标签是智能视觉物联网的重要组成部分,广泛运用于人脸识别、车牌识别等领域,植物视觉标签的应用是智能研究的热点与难点。由此,本文提出一种提取角点邻域特征向量和局部二进制值相结合的植物视觉标签建立方法。首先对不同生长状态... 视觉标签是智能视觉物联网的重要组成部分,广泛运用于人脸识别、车牌识别等领域,植物视觉标签的应用是智能研究的热点与难点。由此,本文提出一种提取角点邻域特征向量和局部二进制值相结合的植物视觉标签建立方法。首先对不同生长状态下的植物叶片进行角点检测,并提取以角点为中心的局部二进制值;然后计算角点邻域的梯度矢量,分配梯度方向的权值得到一个18维特征向量;最后计算不同叶片中局部二进制相等的特征点的特征向量夹角,进行植物叶片的匹配,由此判断植物叶片的状态。本算法实用性强,对叶片病虫害导致的枯萎以及叶片的旋转有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 视觉标签 角点检测 局部二进制 梯度矢量
下载PDF
基于视觉选择性注意与IHOG-LBP特征组合的行人目标快速检测 被引量:8
13
作者 刘琼 陈雯柏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第1期281-285,共5页
常规的行人目标检测方法往往以底层特征为基础,采用密集窗口扫描的分类检测模式,其计算资源开销大而难以满足快速性要求。针对此问题,研究了一种新的行人目标快速检测方法。引入视觉选择性注意计算进行目标候选区域定位,通过提取候选区... 常规的行人目标检测方法往往以底层特征为基础,采用密集窗口扫描的分类检测模式,其计算资源开销大而难以满足快速性要求。针对此问题,研究了一种新的行人目标快速检测方法。引入视觉选择性注意计算进行目标候选区域定位,通过提取候选区域的积分有向梯度直方图IHOG(integrated histogram of oriented gradient)特征和局部二值模式LBP(local binary pattern)特征以形成组合优势,通过级联支持向量分类方式对区域内容进行分级检测,实现了快速、可靠的行人目标检测。DET(detection error tradeoff)曲线和算法运行时间表明,相比Dalal等人的方法,本方法可在保证检测率稳定的前提下,缩短五倍的检测时间,具有更好的工程应用性。 展开更多
关键词 行人检测 视觉选择性注意 积分有向梯度直方图 局部二值模式 级联分类 支持向量机
下载PDF
一种融合多特征的笑脸分类方法 被引量:1
14
作者 陈俊 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第2期49-55,共7页
探讨了一个能够代表真实环境的数据集GENKI,构建笑脸分类系统,并采用支持向量机结合GentleBoost作为分类器.讨论了数据预处理、Gabor特征提取、PHOG特征提取和局部二值模式特征提取,给出了GENKI数据集上的实验结果并进行讨论,表明了该... 探讨了一个能够代表真实环境的数据集GENKI,构建笑脸分类系统,并采用支持向量机结合GentleBoost作为分类器.讨论了数据预处理、Gabor特征提取、PHOG特征提取和局部二值模式特征提取,给出了GENKI数据集上的实验结果并进行讨论,表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 笑脸分类 GABOR滤波器组 金字塔分割 梯度方向直方图 局部二值模式 支持向量机
下载PDF
基于感兴趣区域和HOG-MBLBP特征的交通标识检测 被引量:13
15
作者 刘成云 常发亮 陈振学 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1092-1098,共7页
交通标识检测中样本类别间的不平衡常常导致分类器的检测性能弱化,为了克服这一问题,该文提出一种基于感兴趣区域和HOG-MBLBP融合特征的交通标识检测方法。首先采用颜色增强技术分割提取出自然背景中交通标识所在的感兴趣区域;然后对标... 交通标识检测中样本类别间的不平衡常常导致分类器的检测性能弱化,为了克服这一问题,该文提出一种基于感兴趣区域和HOG-MBLBP融合特征的交通标识检测方法。首先采用颜色增强技术分割提取出自然背景中交通标识所在的感兴趣区域;然后对标识样本库提取HOG-MBLBP融合特征,并用遗传算法对SVM交叉验证进行参数的优化选取,以此来训练和提升SVM分类器性能;最后将提取的感兴趣区域图像的HOG-MBLBP特征送入训练好的SVM多分类器,进行进一步的精确检测和定位,剔除误检区域。在自建的中国交通标识样本库上进行了实验,结果表明所提方法能达到99.2%的分类准确度,混淆矩阵结果也表明了该方法的优越性。 展开更多
关键词 交通标识检测 感兴趣区域 HOG描述子 LBP描述子 支持向量机(SVM)
下载PDF
一种玉米雄穗图像识别算法研究 被引量:1
16
作者 茅正冲 孙雅慧 《安徽农业科学》 CAS 2018年第13期193-195,236,共4页
针对复杂的玉米田间图像,提出了一种玉米雄穗识别算法。该算法在HOG/SVM算法的基础上进行改进,为了弥补HOG特征只表现图像的轮廓特征这一缺点,分别提取待测图像块的颜色特征、轮廓特征和纹理特征,并送入提出的组合级联SVM分类器中进行... 针对复杂的玉米田间图像,提出了一种玉米雄穗识别算法。该算法在HOG/SVM算法的基础上进行改进,为了弥补HOG特征只表现图像的轮廓特征这一缺点,分别提取待测图像块的颜色特征、轮廓特征和纹理特征,并送入提出的组合级联SVM分类器中进行判别。该SVM分类器是由2级SVM模型组合构成的,并使用大量经过人工标注的雄穗图像和背景图像为样本训练而成。综合考虑分割结果和性能评价,雄穗成功识别率为83%,该方法能很好地识别玉米雄穗,适用于复杂田间玉米雄穗图像的分割。 展开更多
关键词 图像识别 方向梯度直方图 局部二进制模式特征 支持向量机
下载PDF
半监督SVM分类算法的交通视频车辆检测方法 被引量:6
17
作者 蒋新华 高晟 +1 位作者 廖律超 邹复民 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期690-698,共9页
针对交通场景运动车辆检测中车辆数目统计准确率不高、自适应性不强等问题,提出了一种基于半监督支持向量机(SVM)分类算法的交通视频车辆检测方法。利用人工标记的少量样本,分别训练2个基于方向梯度直方图(HOG)特征与基于局部二值模式(L... 针对交通场景运动车辆检测中车辆数目统计准确率不高、自适应性不强等问题,提出了一种基于半监督支持向量机(SVM)分类算法的交通视频车辆检测方法。利用人工标记的少量样本,分别训练2个基于方向梯度直方图(HOG)特征与基于局部二值模式(LBP)特征的不同核函数的SVM分类器;结合半监督算法的思想,构建SVM的半监督分类方法(SEMI-SVM),标记未知样本并加入到原样本库中,该方法支持样本库动态更新,避免了繁重的人工标记样本的工作,提高了自适应性;最后,通过三帧差分法提取运动区域,加载分类器在该区域进行多尺度检测,标记检测出来的运动车辆,统计车辆数目。实验结果表明:该方法在具有一定的自适应性的同时,有较高的车辆检测准确率,即使在复杂交通情况下,对运动车辆依然有很好的检测效果。 展开更多
关键词 车辆检测 HOG特征 LBP特征 SVM分类器 半监督学习 运动区域
下载PDF
一种基于HOG-LBP的高效车辆检测方法 被引量:17
18
作者 杨先凤 杨燕 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第9期210-214,共5页
针对形状特征在车辆检测中存在的误检现象,在分析误检原因的基础上,提出一种融合形状和纹理特征的车辆检测方法。对检测窗口中划分的胞元进行方向梯度直方图特征和统一化局部二进制模式算子的求解,统计检测窗口中各胞元的特征情况,在形... 针对形状特征在车辆检测中存在的误检现象,在分析误检原因的基础上,提出一种融合形状和纹理特征的车辆检测方法。对检测窗口中划分的胞元进行方向梯度直方图特征和统一化局部二进制模式算子的求解,统计检测窗口中各胞元的特征情况,在形成浏览窗口的形状和纹理特征过程中,采用主成分分析解决特征的高维度和冗余问题,结合支持向量机进行特征训练和检测实验。实验结果证明,该方法有效兼顾车辆图像的形状和纹理两方面的特征,在不影响检测速度的同时,明显降低了车辆检测的误检率,在时效和精度两方面都取得较好的效果。 展开更多
关键词 车辆检测 误检 方向梯度直方图 局部二进制模式 主成分分析 支持向量机
下载PDF
基于生物启发特征的真实环境笑脸分类方法 被引量:2
19
作者 陈俊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第18期198-200,共3页
为解决生物启发模型(BIM)存在的3个问题,即高计算复杂度、有争议的视觉皮层关系建模,以及类前向反馈机制带来的盲目特征选择,提出一种基于生物启发特征(BIF)的真实环境笑脸分类方法。构建基于BIF的笑脸分类系统,提取人脸表情图像嘴部区... 为解决生物启发模型(BIM)存在的3个问题,即高计算复杂度、有争议的视觉皮层关系建模,以及类前向反馈机制带来的盲目特征选择,提出一种基于生物启发特征(BIF)的真实环境笑脸分类方法。构建基于BIF的笑脸分类系统,提取人脸表情图像嘴部区域的金字塔梯度方向直方图特征,使用局部保持投影进行BIM特征降维,采用Adaboost算法进行BIM特征选择。实验结果验证,该系统的最佳识别率达96.5%。 展开更多
关键词 笑脸表情分类 生物启发特征 金字塔梯度方向直方图特征 局部保持投影 支持向量机
下载PDF
一种基于局部HOG特征的运动车辆检测方法 被引量:7
20
作者 李子彦 刘伟铭 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2017年第3期1-13,共13页
在平均车头时距较小的交通拥挤情景中,针对传统的基于截取完整车辆作为待检区域的方向梯度直方图(HOG)特征匹配方法较难取得准确的待检区域及其漏检率与误检率较高等问题,本文提出一种基于局部HOG特征提取及识别方法。首先采用中值滤波... 在平均车头时距较小的交通拥挤情景中,针对传统的基于截取完整车辆作为待检区域的方向梯度直方图(HOG)特征匹配方法较难取得准确的待检区域及其漏检率与误检率较高等问题,本文提出一种基于局部HOG特征提取及识别方法。首先采用中值滤波的方式对图像进行预处理,然后在图像中选取特定区域并设置一条虚拟检测线,将此检测线作为感兴趣区域(ROI)来提取灰度图像的局部HOG特征向量,最后采用支持向量机(SVM)对局部HOG特征向量进行模型训练,以及对车辆处于检测线和离开检测线这2种状态进行分类和计数。针对支持向量机的输出结果存在噪声点的问题,使用检测队列和二次确认模块相结合的方法进行过滤,且在选取训练样本时利用车尾阴影来提高检测的灵敏度。该方法与传统的基于车辆整体外观的HOG特征检测方法及其他车辆计数方法相比,具有检测率高、实时性强、灵敏度高的特点,尤其在平均车头时距较小的交通拥挤状况中,检测效果明显优于其他方法。 展开更多
关键词 虚拟检测线 局部方向梯度直方图特征 支持向量机 车辆检测
下载PDF
上一页 1 2 下一页 到第
使用帮助 返回顶部