基于稀疏编码的迁移学习及其在行人检测中的应用

2010-4-24 09:48:05 2420

0 【作者】：谢尧芳;苏松志;李绍滋; 【来源】：《厦门大学学报(自然科学版)》2010年02期【摘要】：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威廉希尔官方网站已取得了一定进展,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【关键词】：行人检测;;行人分类;;迁移学习;;稀疏编码【DOI】：CNKI:SUN:XDZK.0.2010-02-011 【正文快照】：行人是智能视频监控系统的重点关注对象,行人检测问题是近年来计算机视觉领域备受关注的前沿方向和研究热点,在众多领域拥有广泛的应用前景.然而由于受到衣着、光照变化、身体姿势、尺度变化、视角变化和复杂背景等的影响,至今仍然没有取得令人满意的效果.行人检测实质上可以看全文下载 0
2010-4-24 09:48:05　　评论淘帖0 举报相关推荐 • 基于分层稀疏编码的行人检测算法 0 • 基于深度稀疏自编码网络的行人检测 12 • 如何使用极端学习机进行人脸特征深度稀疏自编码的详细方法概述 3 • 行人监测雷达与车辆检测雷达在行人过街智能预警系统中的应用 2273 • 基于YUV颜色空间的阴影去除算法在行人检测与跟踪中的应用 3036 • 如何使用深度学习进行视频行人目标检测 22 • 基于稀疏特征迁移的语音情感识别 0 • 超声波传感器在行人检测中发挥什么作用 3799 • 稀疏表示和字典学习是什么 1250 • 关于“NLP中的迁移学习”的教程 2453 3 个讨论