IKSVM与多特征结合的高效行人检测算法

"基于IKSVM的多特征行人检测算法" 本文介绍了一种针对行人检测问题的创新方法，该方法结合了多种特征并利用加性交叉核支持向量机（IKSVM）进行行人识别，旨在同时提升检测精度和速度。算法的核心是将梯度直方图特征（HOG）、局部二值模式特征（LBP）和Gabor特征集成到一个新特征向量集中，以涵盖轮廓、纹理和灰度信息。通过偏最小二乘法（PLS）进行特征降维，以减少计算复杂性，同时保持重要信息。 首先，HOG特征捕捉图像的边缘和形状信息，对于行人检测特别有效。HOG通过计算图像梯度并在小区域内统计这些梯度的方向直方图来形成特征。LBP特征则专注于图像的局部纹理，它通过对像素邻域内的亮度比较来描述纹理模式。Gabor特征利用Gabor滤波器，能捕获图像的频率和方向信息，对于检测行人身体的结构非常有用。 然后，使用PLS进行特征降维，这有助于减少计算负担，同时保留能够区分行人和非行人的关键特征。PLS是一种统计分析工具，可以找出输入变量（如HOG、LBP和Gabor特征）与目标变量（行人检测）之间的最佳线性组合，从而降低特征空间的维度。 接下来，引入IKSVM作为分类器。IKSVM是对传统支持向量机（SVM）的一种扩展，通过添加交叉核机制，可以在非线性空间中构建更复杂的决策边界，从而提高分类性能。在行人检测任务中，IKSVM训练样本数据以区分行人和背景，生成一个高效的分类模型。 实验结果显示，这个基于IKSVM的多特征行人检测算法在保持较高检测精度的同时，也确保了较快的检测速度，优化了整个系统的结构。这种算法对于实时监控和智能交通系统等应用场景具有重要的实际意义，因为它能够在不牺牲准确性的情况下，提高处理大量视频流的能力。 总结来说，该算法通过综合运用多种特征和优化的机器学习模型，实现了行人检测性能的显著提升，为解决行人检测的精度与速度之间的矛盾提供了一个有效的解决方案。在未来的研究中，可以进一步探索其他特征融合策略或优化算法，以适应更多变的环境和更高的检测需求。