本文關(guān)鍵詞： 行人檢測 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 復雜背景　出處：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了解決梯度方向直方圖在復雜背景下行人檢測性能不足的問題,引入深度學習算法進行人體特征提取和行人檢測。為了減少卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本數(shù)量需求,在保證原數(shù)據(jù)庫背景分布和行人分辨率的基礎(chǔ)上使用基于內(nèi)容的圖像檢索方法進行數(shù)據(jù)擴充以便于訓練。為了提高算法在復雜背景下的檢測效率,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡反射傳播權(quán)值更新時引入費舍爾約束準則,使用誤差反向傳播算法獲取樣本類內(nèi)類間約束函數(shù)的權(quán)值,在考慮誤差的同時保證算法的分類精度。對INIRIA數(shù)據(jù)庫檢測結(jié)果表明,改進后算法的漏檢率、檢測率等性能得到一定提高,在大多數(shù)復雜背景下可以成功檢測出行人。
[Abstract]:In order to solve the gradient direction histogram in complex background pedestrian detection performance is insufficient. In order to reduce the number of training samples of convolutional neural network, the depth learning algorithm is introduced for human feature extraction and pedestrian detection. Based on the original database background distribution and pedestrian resolution, the content-based image retrieval method is used for data expansion to facilitate training. In order to improve the detection efficiency of the algorithm in complex background. Fisher constraint criterion is introduced to update the weight of reflection transmission in convolutional neural networks, and the error back-propagation algorithm is used to obtain the weights of inter-class constraint functions in sample classes. The detection results of INIRIA database show that the improved algorithm can improve the performance of the algorithm, such as miss rate, detection rate and so on. Travelers can be successfully detected in most complex contexts.
【作者單位】： 河南大學計算機與信息工程學院;河南農(nóng)業(yè)職業(yè)學院電子信息工程系;
【基金】：國家自然科學基金資助項目:異構(gòu)多核并行機上線性代數(shù)方程組的快速算法研究(61202098)
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 行人檢測即在特定的視頻或者圖像中判斷是否存在人體,如果判斷有行人還需輸出人體位置,這是行為分析、步態(tài)分析、行人身份識別和行人跟蹤的前提和基礎(chǔ),在視頻監(jiān)控、車輛輔助駕駛、智能機器人等智能服務及安保行業(yè)有廣泛的應用[1]。目前行人檢測經(jīng)過幾十年研究發(fā)展,檢測速度和

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本文編號：1470101