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题名基于快速级联分类的行人检测系统
被引量:3
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作者
施培蓓
胡玉娟
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机构
合肥师范学院公共计算机教学部
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第8期274-276,284,共4页
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基金
安徽省高等学校省级自然科学基金资助项目(KJ2010B162
KJ2010A283)
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文摘
行人检测系统难以同时具有高检测率、低误报率和较快的检测速度。为解决该问题,提出一种基于快速级联分类的行人检测系统。该系统包括预处理和分类检测2个部分,在分类检测阶段,利用AdaBoost算法选取部分最优的特征,通过固定训练样本的误报率,并结合串联分类器的优点,设计快速级联分类器(FastCascade),其中,单特征分类器使用快速排序策略,以提高系统的整体性能。仿真结果表明,该FastCascade的接收者操作特征曲线下面积、F-measure和G-mean结果均高于传统的AdaBoost算法、UnderSampling算法和EasyEnsemble算法。
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关键词
行人检测
快速级联
不平衡分类
特征选择
分类器
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Keywords
pedestrian detection
fast cascade
unbalance classification
feature selection
classifier
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名人脸检测算法的优化
被引量:2
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作者
龚格格
吴珊
郭湘南
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机构
武汉邮电科学研究院
武汉烽视威科技有限公司
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出处
《计算机技术与发展》
2019年第6期47-51,共5页
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基金
湖北省科技计划项目(2018AAA063)
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文摘
面部特征被广泛应用于一系列视频监控系统,其中公安系统中人脸检测模块尤为突出。由于人脸的巨大视觉变化,如遮挡、光照、大的姿态变化问题使人脸检测一直存在着瓶颈,在实际应用中这些问题依旧很常见。对此,文中通过简要介绍候选框生成算法,同时结合FasterRCNN、联合人脸检测和对齐的级联卷积神经网络框架的优缺点进行分析和改进,提出了快速级联卷积神经网络模型。由于候选框网络和RoI检测网络共享卷积层,在候选框网络中使用多层卷积层信息,采用RoI池化和L2归一化将身体信息与面部信息进行融合,实现结合身体上下文信息来处理较小的人脸区域,并对数据集进行测试来验证模型的有效性,弥补因视觉变化导致人脸检测中的不足,提高人脸检测网络性能。
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关键词
人脸检测
候选框生成算法
FasterRCNN
快速级联卷积神经网络模型
网络性能
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Keywords
face detection
candidate frame generation algorithm
Faster RCNN
fast cascade convolution neural network model
network performance
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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