【摘 要】
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HOG算法充分利用梯度方向与幅值分布信息,在行人、车辆等特定目标检测定位中得到广泛应用,针对如何在HOG算法中融合梯度信息和曲率信息,本文提出基于HOG的梯度曲率相结合的目
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004
【基金项目】
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国家自然科学基金(61071199);河北省自然科学基金(F2010001297);中国博士后科学基金第二批特别资助(200902356)
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HOG算法充分利用梯度方向与幅值分布信息,在行人、车辆等特定目标检测定位中得到广泛应用,针对如何在HOG算法中融合梯度信息和曲率信息,本文提出基于HOG的梯度曲率相结合的目标检测算法并将其应用于目标检测问题中.算法首先计算图像的曲率信息和梯度信息,利用梯度的幅值和方向作为约束条件,统计曲率的分布直方图;然后将曲率直方图特征与HOG特征相连接,构成新的性能更好的特征描述子,最后将这一特征描述子用于检测实验.在ETZH形状数据库和INRIA马匹数据库上的实验结果表明,本文算法能够更好地检测目标并获得较高的精度
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