本文關(guān)鍵詞：基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測

  更多相關(guān)文章： 行人檢測 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征提取

【摘要】：行人檢測一直是目標檢測研究與應(yīng)用中的熱點。目前行人檢測主要通過設(shè)計有效的特征提取方法建立對行人特征的描述,然后利用分類器實現(xiàn)二分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學習的重要組成,在圖像、語音等領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。針對人工設(shè)計的特征提取方法難以有效表達復雜環(huán)境下行人特征的問題,提出采用多層網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對行人檢測的方法。系統(tǒng)分析了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、卷積核大小、特征維數(shù)等對識別效果的影響,優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。實驗結(jié)果表明該方法對于行人檢測具有很高的識別率,優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
【作者單位】： 解放軍理工大學野戰(zhàn)工程學院;江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 行人檢測 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征提取
【基金】：國家自然科學基金(No.61472444,No.61472392)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言隨著模式識別和機器視覺的發(fā)展,目標檢測技術(shù)得到了廣泛地應(yīng)用。行人檢測作為目標檢測的一種,有著重要的應(yīng)用價值。然而,在自然環(huán)境中受背景的復雜性、拍攝角度、人體姿態(tài)多樣性等因素影響,使得行人檢測具有極大的挑戰(zhàn)性。目前行人檢測技術(shù)主要基于統(tǒng)計分類的方法,將行人

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