HOG+LBP+HIKSVM的行人检测算法

资 源 简 介

HOG+LBP+HIKSVM的行人检测算法

详 情 说 明

基于HOG、LBP和HIKSVM的行人检测算法是一种经典的计算机视觉检测方法，广泛应用于目标识别领域。该算法通过融合两种特征描述子（HOG和LBP）并结合改进的支持向量机分类器（HIKSVM）实现高效的行人检测。

HOG（方向梯度直方图）：通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述目标形状特征。HOG特征对光照变化和局部形变具有较强的鲁棒性，能较好地刻画行人轮廓。

LBP（局部二值模式）：通过比较像素点与其邻域像素的灰度值生成二进制编码，描述局部纹理特征。LBP特征计算简单，对光照变化不敏感，适合补充HOG在纹理细节上的不足。

HIKSVM（直方图交集核SVM）：一种改进的SVM分类器，使用直方图交集核（Histogram Intersection Kernel）替代传统RBF核，更适合处理HOG和LBP这类直方图特征，提高分类准确率。

算法流程： 特征提取：对输入图像分别计算HOG和LBP特征，通常HOG负责捕捉整体轮廓，LBP补充局部纹理信息。 特征融合：将两种特征向量拼接或加权组合，形成更鲁棒的混合特征。 分类检测：使用HIKSVM对融合特征进行分类，通过滑动窗口或金字塔策略遍历图像，输出行人位置。

在Matlab实现中，libsvm-mat工具包用于支持HIKSVM的训练与预测。实际应用时需注意参数调优（如HOG的单元大小、LBP的邻域半径）以及负样本的合理选取以降低误检率。

该方法在静态图像和视频监控中表现稳定，但实时性受特征计算复杂度限制。后续优化方向可包括特征降维或引入深度学习模型提升精度。