基于区域卷积神经网络的行人检测!.pdfVIP

第50卷第4期 通信技术 V01．50No．4 Communications 2017年4月 Technology Apr．2017 doi：10．39690．issn．1002-0802．2017．04．015 基于区域卷积神经网络的行人检测 李海龙，吴震东，章坚武 (杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州310018) 摘要：行人检测一直是机器视觉领域的研究热点和难点，在智能监控、智能交通和智能机器人 等人工智能领域应用越来越广泛。近几年，深度学习尤其是深度卷积神经网络在图像、语音等领 域取得了重大突破。针对传统人工设计的特征提取复杂度高且难以有效表达复杂场景中的行人特 征问题，提出基于区域卷积神经网络的行人检测算法。该模型通过组合低层特征，形成更加抽象 的高层表示属性类别或特征，进而从样本中提取鲁棒性更强、更能刻画图像的特征向量。由于网 络模型层次较深，需要训练参数较多，而人工标注行人的数据样本较少，为了防止训练过程中发 生过拟合现象，采用微调的方法训练网络。最后，通过多组实验验证，与基于HOG特征的方法相 比，该算法能够明显提升行人检测的准确率。 关键词：行人检测；卷积神经网络；深度学习；特征提取 中图分类号：TPl83文献标志码：A 文章编号：1002—0802(2017)一04—0662—06 PedestrianDetectionbasedon ofConvolutionNeuralNetwork Region LI Jian-wa Hai—long，WUZhen-dong，ZHANG ofCommunication Dianzi (School 310018，China) Ensineefing，HangzhouUniversity，HangzhouZh葡ng inthe inthe Abstract：Pedestriandetectionis a fieldof used alwayshotspot macbj取e—i8站n，andwidely fieldofartificial suchas and robots． intelligenceintelligentmonitoring，intelligenttransPortationintelligent Network Inrecent in ConvolutionNeural makea years，deeplearning，andparticulardeep significant inthe andother methods breakthroughimageclassification，speechrecognitionareas．A觚ciall乡一designed ishard an forfeature