多特征融合和交叉核SVM的车辆检测方法

为了能够提高车辆检测的准确率和效率,利用不同分辨率下图像中的信息,文章提出一种多分辨率下的方向梯度直方图特征(multi-resolution histograms of oriented gradients)和局部二值模式算子(local binary pattern)相融合的车辆检测算法。由于融合后的特征维数明显高于单一特征,使得检测的实时性较差,通过主元分析(principal component analysis)来实现对融合后特征降维,并采用直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)对特征进行分类,完成车辆的检测。实验结果表明,该检测方法有较高的车辆检测率,且实时性较好。