行人检测新方法：LUV+CLBP特征融合提升准确性

本文主要探讨了多特征融合在行人检测领域的应用，特别是在行人检测任务中的关键性方法。标题"多特征融合的行人检测算法"聚焦于如何通过结合颜色和纹理信息来提升检测的精度和效率。LUV颜色特征是一种颜色空间，它将颜色空间分解为三个独立的分量，分别表示亮度、色度和色调，这有助于捕捉图像的颜色信息，使得算法能更准确地识别行人。另一方面，完全局部二值模式（CLBP）是一种纹理特征提取技术，它通过比较像素与其周围区域的差异来量化纹理结构，这对于区分行人与背景具有重要作用。 作者们提出了一种创新的行人检测策略，即融合LUV颜色特征和CLBP纹理特征，以获取更全面的目标信息。这种融合方法旨在利用各自特征的优势，提高检测算法的鲁棒性和精确度。交叉核支持向量机（cross-kernel SVM）作为分类器，被用于训练和检测阶段，其非线性映射能力和多特征集成能力有助于优化分类决策，从而增强算法的整体性能。 实验结果显示，融合LUV和CLBP特征以及使用交叉核SVM的行人检测算法在准确性上明显优于传统的单特征方法。该研究对于智能监控、自动驾驶等场景下的行人检测具有实际价值，尤其是在复杂光照条件或动态背景下，多特征融合能够更好地应对行人检测的挑战。 此外，该研究发表在《煤炭技术》期刊上，属于TD76和TP391.4类别，表明其在计算机视觉和信息技术领域具有一定的专业性和影响力。文章的关键词包括行人检测、LUV颜色特征、CLBP特征、多特征融合和交叉核SVM，这些都是理解该研究核心概念的关键点。这篇文章提供了一种有效的方法，有望推动行人检测技术的发展，并在实际应用中带来显著的性能提升。