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基于提高紅外圖像行人檢測準(zhǔn)確率的目的，提出了一種基于多特征的紅外行人檢測算法。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。在LSI Far Infrared Pedestrian Dataset數(shù)據(jù)庫上實(shí)驗(yàn)證明，基于多特征的檢測方法相較于單一特征的方法提高了紅外行人檢測的精度，降低了誤檢率和漏檢率。
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