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基于提高紅外圖像行人檢測(cè)準(zhǔn)確率的目的，提出了一種基于多特征的紅外行人檢測(cè)算法。首先提取訓(xùn)練樣本的梯度方向直方圖特征和強(qiáng)度自相似性特征，利用二者相結(jié)合得到聯(lián)合特征訓(xùn)練支持向量機(jī)（SVM），之后利用滑動(dòng)窗口法對(duì)整幅紅外圖像進(jìn)行遍歷，用訓(xùn)練好的SVM進(jìn)行分類檢測(cè)。在LSI Far Infrared Pedestrian Dataset數(shù)據(jù)庫(kù)上實(shí)驗(yàn)證明，基于多特征的檢測(cè)方法相較于單一特征的方法提高了紅外行人檢測(cè)的精度，降低了誤檢率和漏檢率。
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