【摘 要】
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行人检测已经成为机器视觉研究的重要组成部分之一.深度置信网络（deep belief networks,DBN）优秀的学习能力保证了其学习得到的目标特征更加有效,有利于实现目标的准确检测.但
【基金项目】
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中央引导地方科技发展专项(20175000702)
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行人检测已经成为机器视觉研究的重要组成部分之一.深度置信网络（deep belief networks,DBN）优秀的学习能力保证了其学习得到的目标特征更加有效,有利于实现目标的准确检测.但是传统的深度置信网络模型对整体的目标进行处理,训练时间长,同时需要将所有的样本都进行预先正确的标注,这些都限制了深度置信网络的进一步发展.对此,文中提出了一种基于多特征的模糊深度置信网络的方法,该方法将经典的深度置信网络与模糊集的理论相结合,融合方向直方图特征对复杂背景下的行人进行检测识别处理.在静态行人检测库INRI
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