强化深度特征融合的行人搜索系统

论文摘要

针对行人图像的深度特征缺乏对局部细节的描述,及不完全具备对尺度、旋转、平移及光照变化等各种因素的不变性而导致行人搜索准确率低的问题,本文提出一种具有强化深度特征融合的行人搜索系统。该系统将行人候选网络和行人识别网络两部分整合优化成统一框架。其中,行人候选网络实现行人框的获取及标定,而行人识别网络在获取深度学习特征的基础上融入具有几何不变性的传统特征,建立一个强化深度特征融合网络模型。实验结果表明,本文采用强化深度特征融合的网络模型,在SSM数据集上检测并框出图片中的行人,其Top-1识别正确率高达80.7%,比单纯采用深度特征模型更具优越性。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 梅文欣,林志贤,郭太良

关键词: 深度特征,行人搜索,特征融合,行人框,几何不变性

来源: 计算机与现代化 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 安全科学与灾害防治,计算机软件及计算机应用

单位: 福州大学平板显示技术国家地方联合工程实验室,福州大学物理与信息工程学院

基金: 国家重点研发计划项目(2016YFB0401503),广东省科技重大专项(2016B090906001),福建省科技重大专项(2014HZ0003-1),福建省资助省属高校专项课题(JK2014002)

分类号: X924;TP391.41

页码: 23-27+43

总页数: 6

文件大小: 1792K

下载量: 128

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标签：深度特征论文;  行人搜索论文;  特征融合论文;  行人框论文;  几何不变性论文;