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一种新型粗-精表达策略行人检测方法

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【作者】 任汉俊宋晓宁於东军

【Author】 Ren Hanjun;Song Xiaoning;Yu Dongjun;School of IoT Engineering,Jiangnan University;School of Computer Science and Engineering,Nanjing University of Science and Technology;

【机构】 江南大学物联网工程学院南京理工大学计算机科学与工程学院

【摘要】 为了遏制行人检测过程中产生的过多的误检窗口,该文在局部无关通道特征(LDCF)方法基础上提出了一种基于粗-精表达策略的新型行人检测方法。首先运用LDCF方法对行人进行粗略检测,产生一系列高召回率的候选窗口;然后通过改进颜色自相似特征和引入简化的卷积网络结构,进一步提取这些窗口的鲁棒融合特征;最后应用级联分类器对候选窗口进行精细分类判断。在行人检测数据集INRIA和Caltech上的实验结果表明,与传统的行人检测方法LDCF相比,该文方法的平均对数漏检率分别降低2.81%和3.85%,充分验证了该文策略的有效性和特征的鲁棒性。

【基金】 国家科技支撑计划(2015BAD17B02);国家自然科学基金(61672265);江苏省自然科学基金(BK20161135);中国博士后科学基金(2016M590407)
  • 【DOI】10.14177/j.cnki.32-1397n.2017.41.05.017
  • 【分类号】TP391.41
  • 【下载频次】51
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