基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法研究及應(yīng)用
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【摘要】:目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)富有挑戰(zhàn)性的課題,其主要目的是從靜態(tài)圖片或視頻中檢測(cè)并定位特定的目標(biāo)。它綜合運(yùn)用了圖像處理、模式識(shí)別、人工智能和自動(dòng)控制等技術(shù),在道路交通事故預(yù)防、工廠可疑危險(xiǎn)品警告、軍事禁區(qū)監(jiān)控、高級(jí)人機(jī)交互等方面有著廣泛的應(yīng)用。由于目標(biāo)所處環(huán)境復(fù)雜多變,目前還沒有一種比較通用成熟的檢測(cè)方法,在實(shí)際應(yīng)用中目標(biāo)檢測(cè)算法研究的機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。本論文首先分析了國(guó)內(nèi)外目標(biāo)檢測(cè)算法的研究現(xiàn)狀,著重介紹了當(dāng)前應(yīng)用較為廣泛的方法,使用目標(biāo)特征訓(xùn)練分類器進(jìn)行目標(biāo)分類檢測(cè)。針對(duì)使用現(xiàn)有特征訓(xùn)練的分類器進(jìn)行目標(biāo)分類檢測(cè)時(shí)存在誤檢率較高的缺點(diǎn),本文在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人目標(biāo)檢測(cè)算法。為了解決直接使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行滑動(dòng)窗口檢測(cè)效率較低的問題,本文將算法分為兩大步驟:(1)疑似存在行人窗口確認(rèn);(2)行人檢測(cè)。在疑似存在行人窗口確認(rèn)中,本文使用融合特征作為行人的描述特征訓(xùn)練分類器,采用了鄰近尺度特征值相似的思想構(gòu)建分類器金字塔,在待檢圖像上利用不同尺度的滑動(dòng)窗口進(jìn)行滑動(dòng)遍歷確定疑是存在行人窗口;在行人檢測(cè)中,使用大量正負(fù)樣本訓(xùn)練了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為了更好的適應(yīng)行人檢測(cè),將該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)。將疑似存在行人的窗口輸入改進(jìn)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行行人檢測(cè),在保持原有的檢測(cè)率的基礎(chǔ)下降低了誤檢率。為了驗(yàn)證本文所提出算法的準(zhǔn)確性,在INRIA行人數(shù)據(jù)庫進(jìn)行行人檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。分別以每個(gè)窗口和每幅圖像為檢測(cè)單位,統(tǒng)計(jì)本文算法的檢測(cè)率和誤檢率,在平均每幅圖像存在一個(gè)誤檢窗口的標(biāo)準(zhǔn)下,達(dá)到了93%的檢測(cè)率。檢測(cè)率比使用ACF特征訓(xùn)練的檢測(cè)器高三個(gè)百分點(diǎn),檢測(cè)速度比單獨(dú)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)提升四倍以上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】:目標(biāo)檢測(cè) 行人檢測(cè) 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TP391.41
【目錄】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-10
- 第一章 緒論10-15
- 1.1 研究背景及意義10-11
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
- 1.3 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排13-15
- 第二章 相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)15-37
- 2.1 行人目標(biāo)檢測(cè)算法原理15-18
- 2.1.1 基于模板匹配的檢測(cè)算法15-16
- 2.1.2 基于分類的行人檢測(cè)算法16-18
- 2.2 典型的人體特征18-24
- 2.2.1 HAAR-LIKE特征18-19
- 2.2.2 HOG特征19-21
- 2.2.3 SIFT特征21-24
- 2.3 典型分類器24-29
- 2.3.1 支持向量機(jī)算法24-27
- 2.3.2 ADABOOST算法27-29
- 2.4 深度學(xué)習(xí)29-36
- 2.4.1 深度學(xué)習(xí)概述29-30
- 2.4.2 典型的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)30-36
- 2.5 本章小結(jié)36-37
- 第三章 基于融合特征的疑是行人窗口確認(rèn)37-52
- 3.1 提取融合特征37-43
- 3.2 分類器訓(xùn)練43-47
- 3.2.1 訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)尺度級(jí)聯(lián)分類器43-47
- 3.2.2 快速構(gòu)建鄰近尺度分類器47
- 3.3 滑動(dòng)窗口檢測(cè)47-51
- 3.4 本章小結(jié)51-52
- 第四章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)52-62
- 4.1 本文所使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)52-53
- 4.2 訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)53-58
- 4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)調(diào)節(jié)58-60
- 4.4 行人目標(biāo)檢測(cè)過程60-61
- 4.5 本章小結(jié)61-62
- 第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及性能分析62-69
- 5.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明及對(duì)比62-68
- 5.1.1 行人檢測(cè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)62-63
- 5.1.2 實(shí)驗(yàn)過程63
- 5.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析63-67
- 5.1.4 性能比較67-68
- 5.2 本章小結(jié)68-69
- 第六章 總結(jié)與展望69-70
- 6.1 論文總結(jié)69
- 6.2 進(jìn)一步研究工作69-70
- 致謝70-71
- 參考文獻(xiàn)71-75
- 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果75-76
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