10.11857/j.issn.1674-5124.2020100100
人类视觉机制与ROI融合的红外行人检测
为提高行人检测系统在红外场景中的检测率以及速度,提出一种基于人类视觉机制与ROI融合的红外行人检测方法.根据人类视觉机制来改进LoG滤波抑制背景噪声,通过对滤波后的图像应用ROI融合得到行人候选区域,使提取到的ROI更为准确.另外,提出一种改进的纹理特征OCS-LBP(oriented center symmetric local binary patterns),对得到的行人候选区域提取HOG特征和OCS-LBP特征,使用随机蕨分类器来进行分类,提升检测的速度与精度.该方法通过与流行的检测算法比较,检测准确率与召回率分别提升7.9％与10.3％,且实时性有较大的提升,具有一定的研究和实用价值.
红外图像;行人检测;人类视觉机制;高斯拉普拉斯滤波器;OCS-LBP特征;随机蕨
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TP394.1;TH691.9(计算技术、计算机技术)
河南省教育科学"十三五"规划2020年度一般课题2020YB0335
2021-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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