基于机器学习的行人检测算法研究的中期报告.docx
快乐****蜜蜂
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于机器学习的行人检测算法研究的中期报告.docx
基于机器学习的行人检测算法研究的中期报告【中期报告】1.研究背景:近年来,随着智能化技术的不断发展和应用,人们对于智能化交通、智能化安防等领域的需求也越来越强。而行人检测技术作为其中的一种核心技术,具有非常重要的意义。行人检测技术可以应用于人物追踪、行为分析、安防监控等领域,因此在工程应用上有着广泛的应用前景。2.研究内容:本研究的主要内容是基于机器学习的行人检测算法研究。具体的研究内容如下:(1)收集行人数据集,在数据集上进行特征提取和预处理。(2)针对传统的行人检测算法存在的一些问题,提出了一种新的基
基于机器学习的行人检测算法研究的中期报告.docx
基于机器学习的行人检测算法研究的中期报告摘要:行人检测在计算机视觉领域具有广泛的应用和研究价值。本文针对基于机器学习的行人检测算法进行研究,初步探讨了传统的HOG+SVM算法和更先进的深度学习算法在行人检测任务中的优缺点,并提出了一种基于深度学习的行人检测方法。关键词:机器学习;行人检测;HOG+SVM;深度学习;卷积神经网络一、背景与意义随着计算机技术的发展和社会需求的不断增加,行人检测在计算机视觉领域变得越来越重要和普遍。行人检测算法可以应用于人流量统计、交通监控、智能安防等领域,具有广泛的研究和应用
基于机器学习的行人检测算法研究的开题报告.docx
基于机器学习的行人检测算法研究的开题报告一、研究背景与意义行人检测作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向,应用于人脸识别、智能监控、无人驾驶以及智能安防等诸多领域中,具有广泛的应用前景。早期的行人检测算法主要基于人工特征提取和分类器设计的方式,但随着深度学习和机器学习的发展,基于卷积神经网络的行人检测算法取得了更加优异的效果。本研究旨在结合机器学习的方法,对行人检测进行深入研究,提高行人检测的准确性和鲁棒性,从而满足更多实际应用场景的需求。二、研究内容与方法(一)研究内容本研究将从以下几个方面进行深入研究
基于集成机器学习的行人检测方法研究的中期报告.docx
基于集成机器学习的行人检测方法研究的中期报告一、研究目的和背景行人检测技术在智能监控、自动驾驶等领域有重要应用,是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向。本研究旨在基于集成机器学习的方法,提高行人检测的准确率和鲁棒性,以应对实际应用场景中多变的复杂环境和目标。二、研究内容和进展1.数据集的筛选和分析本研究选用了包括COCO数据集、CityPersons数据集和CrowdHuman数据集在内的多个数据集,分析并筛选了其中的行人数据样本,提高了数据的样本质量和多样性。2.特征提取和选择针对行人检测任务,本研究
基于机器学习算法的隐喻识别研究的中期报告.docx
基于机器学习算法的隐喻识别研究的中期报告一、研究背景在人类日常的语言交流中,隐喻广泛存在于各种语言表达中,例如“春天的花开让人心情愉悦”,其中的“花开”是一种隐喻表达,其真实含义为“季节的变化让人心情愉悦”。而在自然语言处理中,隐喻理解一直是一项具有挑战性的任务。因为相对于字面意义,隐喻的真实含义更具有多义性、语言变化、语用习惯等方面的特征,给计算机难以理解带来了困难。因此,对于隐喻理解的研究具有重要意义。针对隐喻理解问题,国内外学者提出了多种基于机器学习算法的方法。其中,“特征提取+分类”是常用的方法之