本文選題：星型級聯(lián)檢測可形變部件模型 + 行人檢測��； 參考：《中國圖象圖形學(xué)報》2017年02期

【摘要】：目的行人檢測是計(jì)算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn),由于經(jīng)典的可形變部件模型(DPM)檢測速度太慢,引入PCA降維的星型級聯(lián)檢測可形變部件模型(casDPM)相比較于DPM模型檢測速度雖然有了很大提升,但在應(yīng)用于行人檢測時,出現(xiàn)檢測精度較低、平均對數(shù)漏檢率較高的情況,為了更加準(zhǔn)確地對行人進(jìn)行檢測,提出了一種改進(jìn)casDPM模型的行人檢測方法。方法首先利用對象度量方法獲取目標(biāo)候選區(qū)域,結(jié)合目標(biāo)得分信息得到casDPM模型低分檢測區(qū)域的置信度,在設(shè)定的閾值上保留檢測窗口;然后針對casDPM模型原有非極大值抑制(Nms)算法只利用單一的面積信息,造成誤檢數(shù)較高的情況,提出了利用檢測窗口的得分信息進(jìn)行改進(jìn);最后將兩種方法結(jié)合起來,提出了融合的cas-WNms-BING模型。結(jié)果采用本文方法在INRIA數(shù)據(jù)集上進(jìn)行檢測,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法對于行人形變、背景特征復(fù)雜及遮擋現(xiàn)象具有較強(qiáng)的魯棒性,相比casDPM模型,本文提出的方法平均精度(AP)可以提高1.74%,平均對數(shù)漏檢率可以降低4.45%。結(jié)論提出一種改進(jìn)星型級聯(lián)可形變部件模型,取得一定的研究成果,在復(fù)雜的背景下,能夠有效地進(jìn)行行人檢測,主觀視覺感受和客觀實(shí)驗(yàn)評價指標(biāo)都表明該方法可以有效提升模型行人檢測效果。但是,星型級聯(lián)可形變部件模型訓(xùn)練及檢測效率仍有待提高,需進(jìn)一步對模型存在的一些局限性進(jìn)行深入研究。
[Abstract]:Objective pedestrian detection is a hot and difficult point in the field of computer vision and pattern recognition, because the detection speed of the classical deformable component model (DPM) is too slow. Compared with DPM model, PCA reduced dimension star cascade detection model cascase DPMhas a higher detection speed than DPM model, but when it is applied to pedestrian detection, the detection accuracy is lower and the average logarithmic leakage rate is higher. In order to detect pedestrians more accurately, an improved casDPM model is proposed for pedestrian detection. Methods firstly, the target candidate region was obtained by using object metric method, and the confidence of low score detection area of casDPM model was obtained by combining target score information, and the detection window was retained on the set threshold. Then aiming at the case where the original non-maximum suppression (Nms) algorithm of casDPM model only uses a single area information, which results in a higher number of false detections, the paper proposes to improve the algorithm by using the score information of the detection window. Finally, the two methods are combined together. A fusion cas-WNms-BING model is proposed. Results the method is used to detect the data set of INRIA. The experimental results show that the method is robust to pedestrian deformation, complex background features and occlusion, compared with casDPM model. The average precision of the method presented in this paper can be increased by 1.74 and the average logarithmic leakage rate can be reduced by 4.45%. Conclusion an improved star cascade deformable component model is proposed, and some research results are obtained, which can effectively detect pedestrian in complex background. Both subjective visual perception and objective experimental evaluation index show that this method can effectively improve the pedestrian detection effect of the model. However, the training and detection efficiency of star cascade deformable components model needs to be improved, and some limitations of the model need to be further studied.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;蘇州吳江區(qū)公安局;公安部第三研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61371168) 江蘇省科技支撐項(xiàng)目(BE2014646) 蘇州市科技支撐項(xiàng)目(SS201413)~~
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2046103