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基于无监督学习的行人检测算法
被引量:
2
1
作者
尹远
廖敏江
李校林
《广东通信技术》
2015年第2期43-48,共6页
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...
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。
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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
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职称材料
基于Mean Shift和Kalman滤波相结合的运动目标跟踪方法
被引量:
2
2
作者
姜涛
蒋元友
廖敏江
《广东通信技术》
2015年第1期42-46,共5页
为了使Mean shift算法能跟踪快速运动目标和大比例遮挡的目标,算法引入Kalman滤波对目标位置进行预测,Mean shift在预测位置邻域内搜索目标位置。同时对引入Kalman滤波的算法进行试验分析发现,不能有效的跟踪运动状态突然变化的目标,为...
为了使Mean shift算法能跟踪快速运动目标和大比例遮挡的目标,算法引入Kalman滤波对目标位置进行预测,Mean shift在预测位置邻域内搜索目标位置。同时对引入Kalman滤波的算法进行试验分析发现,不能有效的跟踪运动状态突然变化的目标,为此提出采用两次Bhattacharyya系数大小判断的方法。实验证明,提出的算法能够有效的跟踪运动目标,对于快速运动目标、大比例遮挡的目标以及运动状态突变的目标都有很好的跟踪效果,具有很好的鲁棒性。
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关键词
快速运动目标
大比例遮挡
目标运动状态突变
目标跟踪
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职称材料
题名
基于无监督学习的行人检测算法
被引量:
2
1
作者
尹远
廖敏江
李校林
机构
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
文摘
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。
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]
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职称材料
题名
基于Mean Shift和Kalman滤波相结合的运动目标跟踪方法
被引量:
2
2
作者
姜涛
蒋元友
廖敏江
机构
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1期42-46,共5页
文摘
为了使Mean shift算法能跟踪快速运动目标和大比例遮挡的目标,算法引入Kalman滤波对目标位置进行预测,Mean shift在预测位置邻域内搜索目标位置。同时对引入Kalman滤波的算法进行试验分析发现,不能有效的跟踪运动状态突然变化的目标,为此提出采用两次Bhattacharyya系数大小判断的方法。实验证明,提出的算法能够有效的跟踪运动目标,对于快速运动目标、大比例遮挡的目标以及运动状态突变的目标都有很好的跟踪效果,具有很好的鲁棒性。
关键词
快速运动目标
大比例遮挡
目标运动状态突变
目标跟踪
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
基于无监督学习的行人检测算法
尹远
廖敏江
李校林
《广东通信技术》
2015
2
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职称材料
2
基于Mean Shift和Kalman滤波相结合的运动目标跟踪方法
姜涛
蒋元友
廖敏江
《广东通信技术》
2015
2
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职称材料
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