【摘要】：行人目標(biāo)檢測與識別技術(shù)在智能交通和智能監(jiān)控系統(tǒng)等領(lǐng)域中一直有著重要應(yīng)用。雖然該技術(shù)在過去幾十年中已經(jīng)取得了長足的發(fā)展,但是由于行人外觀及復(fù)雜的背景環(huán)境等因素的影響,行人識別技術(shù)仍然是計算機(jī)視覺領(lǐng)域公開的難題。針對這一難題,本文提出了新穎的行人識別方法,在3個行人數(shù)據(jù)集上通過與同類方法比較,證明了所提出方法具有較高的識別率。針對行人識別中的特征表示問題,提出一種混合結(jié)構(gòu)的分層特征表示方法,這種混合結(jié)構(gòu)結(jié)合了具有表示能力的詞袋結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)適應(yīng)性的深度分層結(jié)構(gòu)。首先利用基于梯度的HOG局部描述符提取局部特征,再通過一個由空間聚集受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)組成的深度分層編碼方法進(jìn)行編碼。對于每個編碼層,利用稀疏性和選擇性正則化進(jìn)行無監(jiān)督受限玻爾茲曼機(jī)學(xué)習(xí),再應(yīng)用監(jiān)督微調(diào)來增強(qiáng)分類任務(wù)中視覺特征表示,采用最大池化和空間金字塔方法得到高層圖像特征表示。最后采用線性支持向量機(jī)進(jìn)行行人識別,提取深度分層特征遮擋等與目標(biāo)無關(guān)部分自然分離,有效提高了后續(xù)識別的準(zhǔn)確性。針對最大池化方法的局限性,本文在此基礎(chǔ)上采用正負(fù)最大池化方法進(jìn)行行人識別。正負(fù)最大池化方法克服了最大池化方法中編碼系數(shù)非負(fù)的問題,使得識別準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高,但實時性依然未能有效解決。最后總結(jié)了全文的研究工作,指出行人識別所面臨的問題和難點,并對未來需要完善的相關(guān)問題進(jìn)行了展望。
[Abstract]:Pedestrian target detection and recognition technology has been an important application in intelligent traffic and intelligent monitoring systems. Although the technology has made great progress in the past few decades, due to the influence of pedestrian appearance and complex background environment, pedestrian recognition technology is still an open problem in the field of computer vision. In order to solve this problem, a novel pedestrian recognition method is proposed in this paper. Comparing with the similar methods on three pedestrian datasets, it is proved that the proposed method has a high recognition rate. In order to solve the problem of feature representation in pedestrian recognition, a hierarchical feature representation method for hybrid structures is proposed. This hybrid structure combines the lexical bag structure with the expressive ability and the depth stratified structure with learning adaptability. Firstly, the local feature is extracted by using the gradient-based HOG local descriptor, and then the local feature is encoded by a depth stratified coding method composed of a spatial aggregation constrained Boltzmann machine (RBM). For each coding layer, sparse and selective regularization are used for unsupervised constrained Boltzmann machine learning, and then supervised fine-tuning is applied to enhance visual feature representation in classification tasks. The method of maximum pool and spatial pyramid is used to obtain the feature representation of high-level images. Finally, linear support vector machine (LSVM) is used for pedestrian recognition, extracting depth stratified feature occlusion and other independent parts of the target, which can effectively improve the accuracy of subsequent recognition. Aiming at the limitation of maximum pool method, this paper adopts positive and negative maximum pool method to identify pedestrians. The positive and negative maximum pool method overcomes the problem of non-negative coding coefficient in the maximum pool method, which improves the recognition accuracy further, but the real-time performance is still not solved effectively. Finally, the paper summarizes the research work, points out the problems and difficulties faced by pedestrian recognition, and looks forward to the related problems that need to be improved in the future.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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9 崔凱華;王國慶;方劍青;李紅軍;賈俊波;馬超;趙燁;張東輝;;基于聲模態(tài)分析的材料識別方法研究[A];現(xiàn)代振動與噪聲技術(shù)（第九卷）[C];2011年

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6 新華社記者 段世文;產(chǎn)權(quán)證識別方法[N];新華每日電訊;2001年

7 金亮;機(jī)器人的情感[N];中國醫(yī)藥報;2001年

8 黃璐;識別假火車票有絕招[N];山西經(jīng)濟(jì)日報;2004年

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8 張莉莉;競優(yōu)特征的群識別方法及其應(yīng)用[D];東北大學(xué);2010年

9 陳綿書;計算機(jī)人臉識別方法研究[D];吉林大學(xué);2004年

10 葉俊勇;人臉檢測與識別方法研究[D];重慶大學(xué);2002年

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6 田曉霞;運(yùn)動想象EEG的識別方法及在上肢康復(fù)中的應(yīng)用[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

7 楊俊濤;基于分?jǐn)?shù)譜時頻特征的SAR目標(biāo)檢測與識別方法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

8 宋洪偉;基于模糊集合的漢語主觀句識別方法研究與實現(xiàn)[D];黑龍江大學(xué);2015年

9 賈博軒;基于手機(jī)傳感器的人類復(fù)雜行為識別方法的研究[D];黑龍江大學(xué);2015年

10 范玲;Link-11數(shù)據(jù)鏈信號的識別方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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本文編號：2418685