【摘 要】
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针对单核支持向量机在图像分类识别中检测精度较低的问题,提出一种多核学习SVM的图像分类识别算法,并将其应用到行人检测问题中。首先,提取行人的积分通道特征包括梯度直方图
【机 构】
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郑州工程技术学院机电与车辆工程学院
【基金项目】
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河南省科技厅科技攻关项目(172102210604;162102210131);河南省高等学校重点研究项目(16B510008);中州大学科技创新团队建设计划项目(CXTD2017K4);郑州工程技术学院教育教学改革研究项目(16)~~
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针对单核支持向量机在图像分类识别中检测精度较低的问题,提出一种多核学习SVM的图像分类识别算法,并将其应用到行人检测问题中。首先,提取行人的积分通道特征包括梯度直方图、彩色通道和梯度特征;然后,使用直方图交叉核、多项式核和径向基核构建混合核SVM分类器;最后,使用交叉验证和网格搜索的方法确定各种核的融合系数。在TUD数据集上的测试结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的检测精度。
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