【摘要】：對主動毫米波人體圖像進行隱匿物自動檢測具有重要意義,它不僅可以避免人工判讀圖像而侵犯被檢人員隱私,也能較好地預(yù)防人為因素所造成的誤檢與漏檢。目前基于多視角主動毫米波圖像的隱匿物檢測算法利用了主動毫米波圖像的時序性,所以取得了較好的結(jié)果,但是對如何利用時序性的研究不夠充分。由于主動毫米波人體安檢數(shù)據(jù)集難以獲取,所以數(shù)據(jù)集一般較小,如何充分利用較小的數(shù)據(jù)集與樣本的時序性成為多視角主動毫米波圖像隱匿物檢測的重點。本文結(jié)合主動毫米波圖像特點與深度學(xué)習理論的應(yīng)用場景,提出了一種性能較好的多視角主動毫米波圖像隱匿物檢測算法,主要工作包括:(1)實現(xiàn)了基于RetinaNet的主動毫米波圖像隱匿物檢測算法與基于LSTM的主動毫米波圖像隱匿物檢測算法,通過實驗對比了它們的性能,驗證了時序特征的重要性。(2)使用GRU替代LSTM從而對模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)做出了優(yōu)化,加強了模型特征提取能力,隨后通過實驗驗證了改進的有效性。(3)使用集成學(xué)習的方法使得本文所提出的算法在小樣本數(shù)據(jù)集上具備更好的泛化性能。進行上述改進后,本文提出的基于GRU的多視角主動毫米波圖像隱匿物檢測算法取得了較好的檢測結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18
【圖文】：

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文由于金屬的輻射特性較為穩(wěn)定[5]，其對于金屬目標的檢測能力更強。毫米波在安檢領(lǐng)域的發(fā)展較為迅速，英國 Qinetiq 公司的 QinetiQ SPO-NX式毫米波探測設(shè)備已經(jīng)在紐約賓州車站進行測試，如圖 1-1 所示；美國 L3 公Provision 系列主動毫米波人體安檢儀也已經(jīng)在美國得到了廣泛地部署，其設(shè)備1-2 所示。在得到人體的毫米波圖像后，傳統(tǒng)的方法依舊是用肉眼對毫米波圖像判讀，但是由于毫米波對于人體衣物的穿透性較強，所成的圖像包含大量隱私信使用專業(yè)人員直接觀察被檢測人員的毫米波圖像的方法存在侵犯被檢人員隱私題[6,7]，而且人為因素對檢測結(jié)果影響較大。目前目標檢測算法的研究主要集中見光圖像領(lǐng)域，針對主動毫米波圖像的目標檢測與識別算法研究相對較少且檢果較差，因此針對主動毫米波圖像隱匿物檢測算法的研究具有重要價值。

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文由于金屬的輻射特性較為穩(wěn)定[5]，其對于金屬目標的檢測能力更強。毫米波在安檢領(lǐng)域的發(fā)展較為迅速，英國 Qinetiq 公司的 QinetiQ SPO-NX式毫米波探測設(shè)備已經(jīng)在紐約賓州車站進行測試，如圖 1-1 所示；美國 L3 公Provision 系列主動毫米波人體安檢儀也已經(jīng)在美國得到了廣泛地部署，其設(shè)備1-2 所示。在得到人體的毫米波圖像后，傳統(tǒng)的方法依舊是用肉眼對毫米波圖像判讀，但是由于毫米波對于人體衣物的穿透性較強，所成的圖像包含大量隱私信使用專業(yè)人員直接觀察被檢測人員的毫米波圖像的方法存在侵犯被檢人員隱私題[6,7]，而且人為因素對檢測結(jié)果影響較大。目前目標檢測算法的研究主要集中見光圖像領(lǐng)域，針對主動毫米波圖像的目標檢測與識別算法研究相對較少且檢果較差，因此針對主動毫米波圖像隱匿物檢測算法的研究具有重要價值。

圖 1-3 主動毫米波人體圖像[24]域劃分的主動毫米波圖像分割方法合 Ostu 的方法確定不同區(qū)域的不同率和 6%誤報率。的方式產(chǎn)生待檢測的區(qū)域，再對該該特征判讀該區(qū)域是否存在違禁物般較小的特點，其提出了 IOG(inters法最終達到了 88.5%的召回率和 1沒有復(fù)用特征層，其實時性太差，單幀經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算各個滑動窗口中存在違確定與篩選，該方法最終達到了 93了滑動窗口的方式生成檢測窗口，因r Rcnn 對主動毫米波圖像進行實時

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本文編號：2755444