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10.3969/j.issn.1006-2475.2019.04.012

关联规则对监控下行人属性识别影响的研究

引用
针对监控视频下的行人多属性识别问题,提出一种结合神经网络与关联规则的多分类方法.首先通过Faster-RC-NN检测算法与改进的AlexNet多分类网络得到监控视频下行人各个属性的置信度,再采用关联规则Apriori算法对训练数据进行处理,进而结合神经网络分类的置信度和关联规则的处理结果,提出一种对分类置信度进行优化的算法.最后,统计关联规则优化后的某些行人属性准确率.结果表明,将神经网络与关联规则有效结合后可以提升某些属性识别的准确率.

行人属性、多分类、神经网络、关联规则、优化

TP18(自动化基础理论)

国家重点研发计划资助项目2018YFC0831500

2019-05-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

65-71

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1006-2475

36-1137/TP

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