改进的卷积神经网络在行人检测中的应用

摘要：

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(convolutional neural network,CNN)模型.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(local binary pattern)纹理处理和梯度处理对选择性注意层进行训练,对比训练结果得到最优模型.分别在INRIA、NICTA和Daimler行人数据集上进行实验,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%.

关键词：行人检测、深度学习、卷积神经网络、选择性注意

所属期刊栏目：12

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61632009,61472451,61402161

在线出版日期：2018-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：708-718