【摘 要】
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针对基于单特征红外图像行人识别准确率低的问题,提出一种基于梯度方向直方图（HOG）、积分通道特征（ICF）和强度自适应特征（ISS）的多特征融合红外图像行人检测的新方法。首先,分别提
【基金项目】
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教育部高等学校博士点基金资助项目（20120111110001）, 国家电子信息产业发展基金资助项目（工信部财函[2011]506）
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针对基于单特征红外图像行人识别准确率低的问题,提出一种基于梯度方向直方图（HOG）、积分通道特征（ICF）和强度自适应特征（ISS）的多特征融合红外图像行人检测的新方法。首先,分别提取训练样本的HOG、积分通道和ISS特征,用主成分分析（PCA）算法对提取的ISS特征进行降维,然后通过并行加权特征融合方法把HOG、积分通道和降维后的ISS特征相融合,并用融合后的特征训练支持向量机（SVM）分类器,最后用训练好的SVM分类器进行行人识别检测。LSI Far Infrared Pedestrian Datas
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