一种基于卷积神经网络的人群密度识别算法

近年来,人群密度的识别成为模式识别领域的热点问题,基于这个问题,该文提出一种基于卷积神经网络的算法,首先将数据集中的Ground-Truth数据转化为人群密度图,然后将生成的密度图送入神经网络中进行训练,得到人群密度数据。该文创新点在于采用多尺度卷积神经网络,使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小。通过利用具有不同尺寸接收领域的过滤器,从而可以识别各种分辨率的人群图像和数据。