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基于无监督学习的行人检测算法 被引量：2

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摘要 提出了一种基于无监督学习的行人检测方法,用以解决学习样本未标记的问题。将深度学习应用于行人识别,数据增强用来生成额外的训练数据而无需对训练样本进行标记。利用无监督卷积稀疏自动编码器进行前期训练获得特征,在此基础上,利用端对端监督训练对分类器进行训练,同时对获得的特征进行微调得到最终的行人特征。INRIA数据集中的实验结果表明,无监督学习获得的特征提高了检测率,证明本文方法的可行性和有效性。
作者 尹远 廖敏江 李校林
机构地区 重庆邮电大学通信新技术应用研究所 中国电信股份有限公司重庆分公司 重庆邮电大学通信与信息工程学院学院 重庆邮电大学通信新技术应用研究中心 重庆信科设计有限公司
出处 《广东通信技术》 2015年第2期43-48,共6页 Guangdong Communication Technology
关键词 行人检测 无监督 稀疏编码 非线性变换 非极大值抑制
分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

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共引文献173

同被引文献12

引证文献2

二级引证文献13

广东通信技术
2015年 第2期

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