联合梯度直方图和局部二值模式特征的人体检测

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。

基于形状特征及纹理特征的中药材检索方法

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。