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基于改进LPB特征算子的行人检测算法研究
基于改进LPB特征算子的行人检测算法研究
摘要：行人检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，具有广泛的应用前景。传统的行人检测算法存在准确率低、对光照变化敏感等问题。本文基于改进LPB特征算子，提出了一种新的行人检测算法。该算法通过对LPB特征进行改进，提高了算法的鲁棒性和准确率。实验结果表明，本文算法在行人检测方面具有较好的性能和应用潜力。
关键词：行人检测、计算机视觉、LPB特征、算法改进
1.引言
行人检测一直是计算机视觉领域的一个研究热点，对于提高交通安全、智能监控系统以及无人驾驶等领域具有重要意义。传统的行人检测算法主要基于人工特征和机器学习方法，但由于行人的复杂性和光照变化等因素的影响，这些算法存在准确率低、对光照变化敏感等问题。
2.相关工作
过去几十年来，研究者们提出了许多行人检测算法。其中，基于LPB（LocalBinaryPatterns）特征的算法因其简单有效而广泛应用。LPB特征算子是一种局部纹理特征，通过对局部图像进行二值编码来描述纹理信息。然而，传统的LPB特征算子存在对光照变化敏感的问题，限制了算法的性能。
3.改进的LPB特征算子
为了提高行人检测算法的鲁棒性和准确率，本文提出了一种改进的LPB特征算子。首先，我们对LPB算子中的二进制编码进行调整，引入了局部图像块的灰度平均值，以减少对光照变化的敏感度。其次，我们引入了自适应阈值来提高算法的鲁棒性。最后，我们采用直方图均衡化来增强图像的对比度，进一步提高算法的准确率。
4.实验与结果
为了验证本文算法的性能，我们在行人检测数据集上进行了一系列实验。实验结果表明，本文算法在行人检测方面具有较好的性能和应用潜力。与传统的LPB特征算子相比，本文算法在准确率和鲁棒性上都有显著的提高。
5.讨论与展望
本文通过改进LPB特征算子，提出了一种新的行人检测算法。然而，本文算法仍然存在一些局限性，如对复杂场景下的行人检测效果有待进一步改进。未来，我们将进一步研究和优化本文算法，并探索结合其他特征和深度学习方法来提高行人检测的性能。
6.结论
本文基于改进LPB特征算子，提出了一种新的行人检测算法。通过对LPB特征进行改进，提高了算法的鲁棒性和准确率。实验证明，本文算法在行人检测方面具有较好的性能和应用潜力。未来的研究将进一步优化本文算法并探索更多的特征和方法来提高行人检测的性能。
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