多特征融合的道路车辆检测方法

摘要：

　　通过改进基于Haar-Iike特征和Adaboost的级联分类器，提出一种融合Haar-Iike特征和HOG特征的道路车辆检测方法。在传统级联分类器的Harr-like特征基础上引入HOG特征；为Haar-like特征和HOG特征分别设计不同形式的弱分类器，对每一个特征进行弱分类器的训练，用Gentle Adaboost算法代替Discrete Adaboost算法进行强分类器的训练；在级联分类器的最后几层上使用Adaboost算法挑选出来的特征组成特征向量训练SVM分类器。实验结果表明所提出的方法能有效检测道路车辆。

关键词： 道路车辆检测 级联分类器 Haar-like 方向梯度直方图 AdaBoost 支持向量机

作者: 蔡益红

作者单位: 湖南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410082

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会及中南(六省)区自动化学会与中国有色金属学会计算机学术委员会30届学术年会

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 98-102

在线出版日期: 2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）