本文關(guān)鍵詞：弱監(jiān)督分層深度學(xué)習(xí)的車輛識(shí)別算法

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【摘要】：針對(duì)已有分類器在結(jié)構(gòu)形式和訓(xùn)練方法的不足,構(gòu)建了一個(gè)以二維深度置信網(wǎng)絡(luò)(2Ddeep belief networks,2D-DBN)為架構(gòu)的弱監(jiān)督分層深度學(xué)習(xí)車輛識(shí)別算法。首先,將傳統(tǒng)一維的深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep belief networks,DBN)擴(kuò)展成2D-DBN,并構(gòu)建相應(yīng)分類器結(jié)構(gòu),從而能夠直接以二維圖像像素矩陣作為輸入;其次,在傳統(tǒng)無監(jiān)督訓(xùn)練的目標(biāo)函數(shù)中,引入了一個(gè)具有適當(dāng)權(quán)重的判別度正則化項(xiàng),將原有無監(jiān)督訓(xùn)練轉(zhuǎn)化為帶有較弱監(jiān)督性的弱監(jiān)督訓(xùn)練方式,從而使提取的特征較傳統(tǒng)無監(jiān)督特征更具判別性。多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,本文所提算法在識(shí)別率等指標(biāo)上要優(yōu)于已有深度學(xué)習(xí)算法。
【作者單位】： 江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院;江蘇大學(xué)汽車工程研究院;
【關(guān)鍵詞】： 車輛識(shí)別 深度學(xué)習(xí) 弱監(jiān)督訓(xùn)練 特征提取
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61403172,51305167,61203244)資助項(xiàng)目 交通運(yùn)輸部信息化(2013364836900)資助項(xiàng)目 中國(guó)博士后基金(2014M561592)資助項(xiàng)目 江蘇省“六大人才高峰”(2014-DZXX-040)資助項(xiàng)目 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20140555)資助項(xiàng)目 江蘇省博士后基金(1402097C)資助項(xiàng)目 江蘇大學(xué)高級(jí)專業(yè)人才科研啟動(dòng)基金(12JDG010,14JDG028)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 引言視覺車輛檢測(cè)與識(shí)別對(duì)于汽車主動(dòng)安全、智能車輛和交通監(jiān)控系統(tǒng)等應(yīng)用有著至關(guān)重要的作用[1-3]。由于其重大的理論研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,使得車輛檢測(cè)一直以來備受學(xué)術(shù)界以及工業(yè)界的關(guān)注。但車輛識(shí)別檢測(cè)工作中,由于車輛的姿態(tài)、遮擋、涂裝、光照以及背景的不同,會(huì)導(dǎo)致

【相似文獻(xiàn)】

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6 劉懷愚;李t，

本文編號(hào)：971220