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基于改进HOG-LBP特征车前多目标分类仿真: 收藏
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引用; 《计算机仿真》2020年第11期37卷 138-141页; 作者：乔瑞萍王方董员臣张连超西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049; 针对城区复杂交通场景,提出一种基于改进的HOG-LBP融合特征的车辆前方多目标的分类方法。在特征提取阶段,将机器学习中常用的HOG特征和LBP特征结合,并对组合特征进行改进,在不影响检测精度的同时降低特征向量的维数,提高检测速度;分类...; 针对城区复杂交通场景,提出一种基于改进的HOG-LBP融合特征的车辆前方多目标的分类方法。在特征提取阶段,将机器学习中常用的HOG特征和LBP特征结合,并对组合特征进行改进,在不影响检测精度的同时降低特征向量的维数,提高检测速度;分类器使用二叉树支持向量机,并根据各类目标的外形特征及其在车辆前方出现的概率,设计适用于“车辆-行人-非机动车-背景”这一多目标体系的多级分类方法。实验结果表明,上述方法能较好的实现车辆前方多目标分类。; 来源：详细信息评论

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