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针对现有基于机器学习的行人检测算法存在当训练样本和目标场景样本分布不匹配时检测效果显著下降的缺陷,提出一种基于深度模型的场景自适应行人检测算法.首先,受Bagging机制启发,以相对独立源数据集构建多个分类器,再通过投票实现带置信度度量的样本自动选取;其次,利用DCNN深度结构的特征自动抽取能力,加入一个自编码器对源-目标场景下特征相似度进行度量,提出了一种基于深度模型的场景自适应分类器模型并设计了训练方法.在KITTI数据库的测试结果表明,所提算法较现有非场景自适应行人检测算法具有较大的优越性;与