多特征融合的道路車輛檢測方法

摘要：通過改進基于Haarlike特征和Adaboost的級聯(lián)分類器，提出一種融合Haarlike特征和HOG特征的道路車輛檢測方法。在傳統(tǒng)級聯(lián)分類器的Harrlike特征基礎(chǔ)上引入HOG特征；為Haarlike特征和HOG特征分別設(shè)計不同形式的弱分類器，對每一個特征進行弱分類器的訓練，用Gentle Adaboost算法代替Discrete Adaboost算法進行強分類器的訓練；在級聯(lián)分類器的最后幾層上使用Adaboost算法挑選出來的特征組成特征向量訓練SVM分類器。實驗結(jié)果表明所提出的方法能有效檢測道路車輛。