首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于分层特征融合的行人分类
引用本文:孙锐,张广海,丁文秀. 基于分层特征融合的行人分类[J]. 计算机工程与科学, 2016, 38(10): 2115-2120
作者姓名:孙锐  张广海  丁文秀
作者单位:;1.合肥工业大学计算机与信息学院
基金项目:国家自然科学基金(61471154);教育部留学回国人员科研启动基金
摘    要:针对复杂环境中的行人检测问题,提出了一种有效的基于分层稀疏编码的图像表示方法。首先通过两层稀疏编码模型结合基于K-SVD的深度学习算法来获得图像的稀疏表示,对图像块及同一区域的高阶依赖关系进行了建模,形成一个有效的无监督特征学习方法;然后将得到的稀疏表示与SIFT描述符的稀疏表示进行特征融合,得到了更加全面、更加可判别的图像表示;最后结合SVM分类器应用于行人分类任务。实验结果表明,该行人分类方法对比同类方法在性能上有明显改善。

关 键 词:行人分类  稀疏编码  空间金字塔匹配  特征融合  K-SVD
收稿时间:2015-08-31
修稿时间:2016-10-25

Pedestrian classification based onhierarchical features fusion
SUN Rui,ZHANG Guang-hai,DING Wen-xiu. Pedestrian classification based onhierarchical features fusion[J]. Computer Engineering & Science, 2016, 38(10): 2115-2120
Authors:SUN Rui  ZHANG Guang-hai  DING Wen-xiu
Affiliation:(School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)
Abstract:
Keywords:pedestrian classification  sparse coding  spatial pyramid matching  feature fusion  K-SVD  
点击此处可从《计算机工程与科学》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机工程与科学》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号