【摘 要】
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针对当前行人检测方法计算量大、行人特征提取复杂、检测结果易受复杂背景影响等问题,提出一种改进的卷积神经网络模型(Convolutional Neural Net Work,CNN)。该模型在传统CN
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针对当前行人检测方法计算量大、行人特征提取复杂、检测结果易受复杂背景影响等问题,提出一种改进的卷积神经网络模型(Convolutional Neural Net Work,CNN)。该模型在传统CNN基础上加入选择性注意层,模拟人眼的选择性注意功能,过滤复杂背景,突出行人特征。分别采用LBP纹理处理和梯度处理作为选择性注意层运算进行训练,对比训练结果得到最优模型。分别在INRIA、NICTA和Daimler行人数据集上进行试验,结果表明,该模型在行人检测中准确率明显优于传统CNN、HOG+SVM、Haar+SVM、PCA+SVM,在INRIA、NICTA和Daimler行人数据集上的准确率分别达到了96.14%、96.64%和99.78%。
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