根据CSLBP (center-symmetric local binary pattern)和Uniform LBP (local binary pattern)特征描述行人局部纹理互补性的特点, 提出将二者级联的组合特征用于行人检测: 基于灰度图像的纹理特征(hybrid local binary pattern, HLBP)和基于颜色空间的纹理特征(color based hybrid local binary pattern, CHLBP)。实验结果表明, 当FPPW=10–4时, HLBP特征的检测率为93.96%, 与Uniform LBP和CSLBP特征相比分别提高3.46%和9.68%, 基于颜色空间L′C′C′与HIKSVM分类器结合时的检测率高达98.58%。与传统的纹理特征检测方法相比, 该特征提高了行人检测精度, 降低了误检率, 检测性能得到较大幅度的提升。
