改进的卷积神经网络在行人检测中的应用

作者：谢林江; 季桂树; 彭清; 罗恩韬

来源：计算机科学与探索, 2018, 12(05): 708-718.

• 行人检测
• 深度学习
• 卷积神经网络
• 选择性注意

针对当前行人检测方法计算量大,行人特征提取复杂,检测结果易受复杂背景影响等问题,提出一种改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型。该模型在传统CNN基础上加入选择性注意层,模拟人眼的选择性注意功能,过滤复杂背景,突出行人特征。分别采用LBP(local binary pattern)纹理处理和梯度处理对选择性注意层进行训练,对比训练结果得到最优模型。分别在INRIA、NICTA和Daimler行人数据集上进行实验,结果表明,该模型在行人检测中准确率明显优于传统CNN、HOG+SVM、Haar+SVM、PCA+SVM,在INRIA、NICTA和Daimler行人数据集上的准确率分别达到了96.14%、96.64%和99.78%。

• 出版日期2018
• 单位中南大学