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基于稀疏编码的迁移学习及其在行人检测中的应用 被引量：4
1
作者 谢尧芳 苏松志 李绍滋 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期186-192,共7页
行人检测是计算机视觉领域中的研究热点,其实质是一个二分类问题.目前基于统计的行人检测技术已取得了一定进展,但大都需要大量的训练数据.针对这一问题,提出了一种基于迁移学习的半监督行人分类方法:首先基于稀疏编码,从任意的未标记... 行人检测是计算机视觉领域中的研究热点,其实质是一个二分类问题.目前基于统计的行人检测技术已取得了一定进展,但大都需要大量的训练数据.针对这一问题,提出了一种基于迁移学习的半监督行人分类方法:首先基于稀疏编码,从任意的未标记样本中,学习到一个紧凑、有效的特征表示;然后通过迁移学习,将学习到的特征表示方法迁移到行人分类中.在MIT行人数据库上的实验结果表明:该方法能有效地刻画出行人的特征,提高行人分类的性能,在标记样本少的情况下仍具有良好的分类效果,因此可应用于行人检测中. 展开更多
关键词 行人检测 行人分类 迁移学习 稀疏编码
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基于微多普勒特征的单人与小分队分类技术 被引量：3
2
作者 罗丁利 王勇 +1 位作者 杨磊 王亚军 《电讯技术》 北大核心 2016年第9期969-975,共7页
人体行走是典型的非刚体运动,通常情况下每个人行走时的摆动周期不可能完全相同。通过提取目标频谱归一化幅度和、多普勒谱线数和谱宽的标准差3个典型特征,采用支持向量机(SVM)分类器,实现了短驻留时间条件下单人与多人的有效鉴别,平均... 人体行走是典型的非刚体运动,通常情况下每个人行走时的摆动周期不可能完全相同。通过提取目标频谱归一化幅度和、多普勒谱线数和谱宽的标准差3个典型特征,采用支持向量机(SVM)分类器,实现了短驻留时间条件下单人与多人的有效鉴别,平均识别率大于90。雷达实测数据表明所提特征是有效并且稳健的。 展开更多
关键词 行人分类 雷达参数设计 微多普勒 特征提取 支持向量机
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基于分层特征融合的行人分类 被引量：2
3
作者 孙锐 张广海 丁文秀 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第10期2115-2120,共6页
针对复杂环境中的行人检测问题,提出了一种有效的基于分层稀疏编码的图像表示方法。首先通过两层稀疏编码模型结合基于K-SVD的深度学习算法来获得图像的稀疏表示,对图像块及同一区域的高阶依赖关系进行了建模,形成一个有效的无监督特征... 针对复杂环境中的行人检测问题,提出了一种有效的基于分层稀疏编码的图像表示方法。首先通过两层稀疏编码模型结合基于K-SVD的深度学习算法来获得图像的稀疏表示,对图像块及同一区域的高阶依赖关系进行了建模,形成一个有效的无监督特征学习方法;然后将得到的稀疏表示与SIFT描述符的稀疏表示进行特征融合,得到了更加全面、更加可判别的图像表示;最后结合SVM分类器应用于行人分类任务。实验结果表明,该行人分类方法对比同类方法在性能上有明显改善。 展开更多
关键词 行人分类 稀疏编码 空间金字塔匹配 特征融合 K—SVD
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基于行人全局特征的多目标跟踪算法
4
作者 周志锋 万旺根 王旭智 《工业控制计算机》 2021年第8期104-105,109,共3页
针对多目标跟踪任务,提出一种基于行人全局特征的多目标跟踪算法,通过将行人目标分块并利用位置编码来获得较好的行人全局特征,用来完成多目标跟踪。使用检测算法生成行人位置后,将行人目标分块从而获得针对目标的局部信息,再使用预定... 针对多目标跟踪任务,提出一种基于行人全局特征的多目标跟踪算法,通过将行人目标分块并利用位置编码来获得较好的行人全局特征,用来完成多目标跟踪。使用检测算法生成行人位置后,将行人目标分块从而获得针对目标的局部信息,再使用预定义的位置编码使网络获得对于跟踪行人的全局特征,自注意力机制能让网络关注行人分块区域内的特征。经过验证,算法能减少行人身份切换的问题,在行人重识别数据集Market1501上将rank 1准确率提高约3%,在MOT17的验证集上,所提方法的IDF1提高了0.8%,与基准算法相比,能更好地完成跟踪任务。 展开更多
关键词 多目标跟踪 全局特征 行人分类 关联匹配
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基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类 被引量：5
5
作者 王进 黄超 +2 位作者 王科 范磊 陈乔松 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2019年第4期431-438,共8页
针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数... 针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数,根据属性的不均衡比例自适应更新网络权重,利用误差的反向传播对少类属性增加其权值,提升模型对少类属性的敏感;最后在PETA数据集上,对54个属性进行了分类试验.结果表明:相比MLCNN等方法,新方法在36分类任务上取得了提升;在平均准确度、平均召回率和平均AUC上,分别提升2.13%,2.38%和1.19%. 展开更多
关键词 卷积神经网络 行人属性分类 属性敏感 属性不均衡 误差反向传播
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基于隐条件随机场的行人属性检测方法研究
6
作者 高文庆 《信息技术》 2016年第11期206-208,211,共4页
行人属性是指人的一些外部特征,如"发型","服饰","携带品"等。文中提出一种基于隐条件随机场的方法来发现行人属性。首先,对图像进行分割,其次对分割区域进行特征提取,然后利用隐条件随机场检测行人拥有... 行人属性是指人的一些外部特征,如"发型","服饰","携带品"等。文中提出一种基于隐条件随机场的方法来发现行人属性。首先,对图像进行分割,其次对分割区域进行特征提取,然后利用隐条件随机场检测行人拥有的属性,并提供属性的具体位置。实验证明,"背包"、"短裤"、"牛仔裤"三种属性的检测率超过了50%。 展开更多
关键词 行人属性分类 图像分割 条件随机场
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引导式的卷积神经网络视频行人动作分类改进方法
7
作者 毛琳 陈思宇 杨大伟 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1241-1246,共6页
如何提升网络模型对时域信息的理解能力,是基于3D卷积神经网络视频行人动作分类方法需要解决的问题之一。提出一种主导层优化模块,在网络训练过程中,利用当前时域动态信息学习能力最强的卷积层作为主导层来引导网络权重参数的更新,使各... 如何提升网络模型对时域信息的理解能力,是基于3D卷积神经网络视频行人动作分类方法需要解决的问题之一。提出一种主导层优化模块,在网络训练过程中,利用当前时域动态信息学习能力最强的卷积层作为主导层来引导网络权重参数的更新,使各卷积层对动态信息的学习能力逐渐增强,从而改进卷积神经网络模型对时域动态信息的理解能力。仿真结果显示,添加主导层优化模块后的ResNeXt-50网络与ResNeXt-101网络在UCF-101和HMDB-51数据库上的训练收敛速度都有所增加,测试结果的准确率均有不同程度提升。 展开更多
关键词 视频行人动作分类 动态信息学习能力 引导优化 3D卷积神经网络 时域动态信息理解能力
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