基于IKSVM的多特征行人检测算法

针对如何协调行人检测精度和检测速度的问题，采用基于IKSVM的多特征行人检测方法。将梯度直方图特征（HOG）、局部二值模式特征（LBP）和Gabor特征融合成含轮廓、纹理、灰度信息的新特征向量集，引入偏最小二乘法（PLS）进行特征降维，运用加性交叉核支持向量机（IKSVM） 训练行人样本形成行人分类器，实现视频序列中的行人检测。实验结果表明，改进后的行人检测算法优化了系统结构，在提高检测精度的同时，保证了检测速度。