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多尺度特征融合重建的行人检测方法 标题:多尺度特征融合重建的行人检测方法 摘要: 随着计算机视觉和深度学习的发展,行人检测在许多领域中起着重要作用,如智能监控、自动驾驶等。然而,由于行人在姿态、尺度、光照等方面的变化多样性,行人检测仍然面临着许多挑战。为了解决这些问题,本论文提出了一种基于多尺度特征融合重建的行人检测方法,通过融合不同尺度的特征信息,提高行人检测的准确性和鲁棒性。 1.引言 行人检测作为计算机视觉领域的重要任务之一,已经得到广泛的研究和应用。然而,传统的行人检测方法往往受限于姿态变化、遮挡和光照条件等因素,导致检测结果不准确。因此,需要研究一种能够应对不同尺度和背景复杂性的行人检测方法。 2.相关工作 本节将综述行人检测领域的相关工作,包括传统的滑动窗口方法、基于特征的方法以及基于深度学习的方法。传统的方法通常依赖手工设计的特征和分类器,而深度学习方法则通过神经网络自动学习特征和分类器。 3.方法设计 本节详细介绍多尺度特征融合重建的行人检测方法。首先,使用图像金字塔和滑动窗口技术获取多个尺度的图像块。然后,对每个图像块提取特征,包括颜色、纹理和形状等。接下来,使用多尺度特征融合重建的方法,将不同尺度的特征进行融合,得到更鲁棒和准确的特征表示。最后,使用支持向量机(SVM)或卷积神经网络(CNN)等分类器进行行人检测。 4.实验与结果 本节将详细介绍实验的设置和结果。实验使用了公开的行人检测数据集,并与其他方法进行了比较。实验结果表明,多尺度特征融合重建的行人检测方法在准确性和鲁棒性方面都取得了显著的改进。 5.结论与展望 本论文提出了一种基于多尺度特征融合重建的行人检测方法,通过融合不同尺度的特征信息,提高了行人检测的准确性和鲁棒性。实验结果证明了该方法的有效性。然而,本方法仍存在一些局限性,例如对于姿态变化较大的行人,检测效果仍然有待提高。因此,未来的工作可以进一步改进算法,提高鲁棒性和适应性。 参考文献: 1.Dalal,N.,&Triggs,B.(2005).Histogramsoforientedgradientsforhumandetection.In2005IEEEcomputersocietyconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(Vol.1,pp.886-893).IEEE. 2.Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.580-587). 3.Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,&Sun,J.(2015).FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.91-99). 4.Zhang,S.,Benenson,R.,Omran,M.,Hosang,J.,&Schiele,B.(2017).Howfararewefromsolvingpedestriandetection?.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.1259-1267).