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融合直方图高阶统计特征与GLCM特征的室内红外图像人群密度分类
被引量:
5
1
作者
李熙莹
黄秋筱
《红外技术》
CSCD
北大核心
2017年第7期626-631,637,共7页
公共场所的人群密度信息在公共安全、交通管理、应急减灾等方面具有重要作用,采用红外技术,可以在拍摄人群图像时避免环境光照影响。为了实现室内场景下的红外图像人群密度分类,提出一种融合灰度直方图高阶统计特征与灰度共生矩阵特征...
公共场所的人群密度信息在公共安全、交通管理、应急减灾等方面具有重要作用,采用红外技术,可以在拍摄人群图像时避免环境光照影响。为了实现室内场景下的红外图像人群密度分类,提出一种融合灰度直方图高阶统计特征与灰度共生矩阵特征的人群密度分类方法。首先,根据红外图像的特点,分析并提取样本图像灰度直方图的高阶统计特征,随后与提取的灰度共生矩阵特征串行融合,最后作为多分类支持向量机的输入,对不同人群密度等级进行分类。实验结果表明,提出的方法对于不同密度人群图像的分类准确率可达92.13%,同时特征向量提取简洁、算法耗时短。
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关键词
人群密度分类
红外图像
直方图高阶统计特征
灰度共生矩阵
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职称材料
题名
融合直方图高阶统计特征与GLCM特征的室内红外图像人群密度分类
被引量:
5
1
作者
李熙莹
黄秋筱
机构
中山大学工学院广东省智能交通系统重点实验室
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2017年第7期626-631,637,共7页
基金
国家自然科学基金(U1611461)
文摘
公共场所的人群密度信息在公共安全、交通管理、应急减灾等方面具有重要作用,采用红外技术,可以在拍摄人群图像时避免环境光照影响。为了实现室内场景下的红外图像人群密度分类,提出一种融合灰度直方图高阶统计特征与灰度共生矩阵特征的人群密度分类方法。首先,根据红外图像的特点,分析并提取样本图像灰度直方图的高阶统计特征,随后与提取的灰度共生矩阵特征串行融合,最后作为多分类支持向量机的输入,对不同人群密度等级进行分类。实验结果表明,提出的方法对于不同密度人群图像的分类准确率可达92.13%,同时特征向量提取简洁、算法耗时短。
关键词
人群密度分类
红外图像
直方图高阶统计特征
灰度共生矩阵
Keywords
crowd density classification
infrared image
high-order statistics of histogram
gray level co-occurrence matrix
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合直方图高阶统计特征与GLCM特征的室内红外图像人群密度分类
李熙莹
黄秋筱
《红外技术》
CSCD
北大核心
2017
5
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