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1. 应用于行人检测的HLBP与CHLBP纹理特征

程如中, 张永军, 李晶晶, 汪国平, 雷凯, 赵勇

北京大学学报自然科学版 2018, 54 (5): 935-945. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2018.017

摘要（1102）

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PDF（pc）（11351KB）（126）

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。

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2. 一种快速高效的手势跟踪识别方法

全冬兵, 程如中, 赵勇, 魏江月, 梁浩, 魏益群

北京大学学报（自然科学版） 2015, 51 (6): 999-1007. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2015.059

摘要（1234）

PDF（pc）（4807KB）（924）

为了降低识别复杂度, 提高识别效率, 实现手势的快速高效跟踪, 提出一种分情况检测思想和搜索框概念。首先对图像进行细检测, 得到目标的准确位置, 然后通过粗检测与跟踪相结合的方式进行目标跟踪, 并对跟踪结果进行修正和可信度判断。实验结果显示: 算法对图像手势的平均检测跟踪正确率可以达到
97.36%, 且保证平均漏检率在5%以下, 对各种外界因素具有较好的鲁棒性; 算法对视频图像的处理速度达19.42 帧/秒, 满足人机交互系统中的实时性需求; 与TLD 算法相比, 本算法在处理速度上有数量级的改善, 算法结果的正确率也有明显优势。

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3. 基于Adaboost方法的车载嵌入式疲劳驾驶预警系统

程如中,赵勇,戴勇,陈伟,隋博,王浪,王新安

北京大学学报（自然科学版）