直方图理论与最优直方图制作

直方图是一种最为常见的密度估计和数据分析工具.在直方图理论和制作过程中,组距的选择和边界点的确定尤为重要.然而,许多学者对这两个参数的选择仍然采用经验的方法,甚至现在大多数统计软件在确定直方图分组数时也是默认采用粗略的计算公式.本文主要介绍直方图理论和最优直方图制作的最新研究成果,强调面向样本的最优直方图制作方法.

基于多核学习SVM的图像分类识别算法

针对单核支持向量机在图像分类识别中检测精度较低的问题,提出一种多核学习SVM的图像分类识别算法,并将其应用到行人检测问题中。首先,提取行人的积分通道特征包括梯度直方图、彩色通道和梯度特征;然后,使用直方图交叉核、多项式核和径向基核构建混合核SVM分类器;最后,使用交叉验证和网格搜索的方法确定各种核的融合系数。在TUD数据集上的测试结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的检测精度。