本文關(guān)鍵詞：基于深度分層特征表示的行人識別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：該文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)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。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提出方法具有較高的識別率。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 行人識別 混合結(jié)構(gòu) 深度學(xué)習(xí) 深度分層編碼 受限玻爾茲曼機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471154) 教育部留學(xué)回國人員科研啟動基金~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言行人識別技術(shù)一直是智能交通和智能監(jiān)控系統(tǒng)研究中一個十分活躍的領(lǐng)域,因此,科研人員對行人檢測和識別的關(guān)注度越來越高。但它目前仍然是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域公開的難題,部分原因是行人外觀和背景環(huán)境,如衣著、姿勢、光照、視角等變化很大,加之背景復(fù)雜,識別的準(zhǔn)確率不高。在

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  本文關(guān)鍵詞：基于深度分層特征表示的行人識別方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：465836