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为实现复杂背景下快速、精准的行人检测,研究了方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征描述子和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征描述子。通过融合HOG特征和LBP特征,然后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和自适应增强(Adaptive Boosting,Ada Boost)算法对样本特征进行训练获得分类器,最后在INRIA行人数据库进行了三组对比试验。实验结果表明,HOG特征描述子