福建电脑
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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2013年
12期
1-5
,共5页
人体检测%深度图%特征学习%深度学习
人體檢測%深度圖%特徵學習%深度學習
인체검측%심도도%특정학습%심도학습
文章提出了一种单幅深度图像上的人体检测算法.该算法通过构建自编码神经网络的方法使机器自我学习图像的内部结构特征,达到特征提取的目的.针对自编码神经网络存在计算量大的问题,引入了卷积神经网、池化等概念.对滑动窗口检测法所产生的大量的待检测图像集进行特征提取将严重影响人体检测的速度.为此,利用深度图像中深度值的分布具有集中性的特点,在检测前对目标所在的可能位置进行预测,再针对这些目标可能集进行特征提取和分类,可以有效的提高人体检测速度.算法在SZU Depth Pedestrian数据集上得到了验证.
文章提齣瞭一種單幅深度圖像上的人體檢測算法.該算法通過構建自編碼神經網絡的方法使機器自我學習圖像的內部結構特徵,達到特徵提取的目的.針對自編碼神經網絡存在計算量大的問題,引入瞭捲積神經網、池化等概唸.對滑動窗口檢測法所產生的大量的待檢測圖像集進行特徵提取將嚴重影響人體檢測的速度.為此,利用深度圖像中深度值的分佈具有集中性的特點,在檢測前對目標所在的可能位置進行預測,再針對這些目標可能集進行特徵提取和分類,可以有效的提高人體檢測速度.算法在SZU Depth Pedestrian數據集上得到瞭驗證.
문장제출료일충단폭심도도상상적인체검측산법.해산법통과구건자편마신경망락적방법사궤기자아학습도상적내부결구특정,체도특정제취적목적.침대자편마신경망락존재계산량대적문제,인입료권적신경망、지화등개념.대활동창구검측법소산생적대량적대검측도상집진행특정제취장엄중영향인체검측적속도.위차,이용심도도상중심도치적분포구유집중성적특점,재검측전대목표소재적가능위치진행예측,재침대저사목표가능집진행특정제취화분류,가이유효적제고인체검측속도.산법재SZU Depth Pedestrian수거집상득도료험증.
