基于深度学习的目标检测算法研究及应用

发布时间：2017-10-17 09:40

  本文关键词：基于深度学习的目标检测算法研究及应用

  更多相关文章： 目标检测 行人检测 深度学习 卷积神经网络

【摘要】：目标检测是计算机视觉领域中一个富有挑战性的课题,其主要目的是从静态图片或视频中检测并定位特定的目标。它综合运用了图像处理、模式识别、人工智能和自动控制等技术,在道路交通事故预防、工厂可疑危险品警告、军事禁区监控、高级人机交互等方面有着广泛的应用。由于目标所处环境复杂多变,目前还没有一种比较通用成熟的检测方法,在实际应用中目标检测算法研究的机遇与挑战并存。本论文首先分析了国内外目标检测算法的研究现状,着重介绍了当前应用较为广泛的方法,使用目标特征训练分类器进行目标分类检测。针对使用现有特征训练的分类器进行目标分类检测时存在误检率较高的缺点,本文在深度学习的基础上提出了一种基于卷积神经网络的行人目标检测算法。为了解决直接使用卷积神经网络进行滑动窗口检测效率较低的问题,本文将算法分为两大步骤:(1)疑似存在行人窗口确认;(2)行人检测。在疑似存在行人窗口确认中,本文使用融合特征作为行人的描述特征训练分类器,采用了邻近尺度特征值相似的思想构建分类器金字塔,在待检图像上利用不同尺度的滑动窗口进行滑动遍历确定疑是存在行人窗口;在行人检测中,使用大量正负样本训练了一个卷积神经网络,为了更好的适应行人检测,将该卷积神经网络的拓扑结构进行改进。将疑似存在行人的窗口输入改进后的卷积神经网络进行行人检测,在保持原有的检测率的基础下降低了误检率。为了验证本文所提出算法的准确性,在INRIA行人数据库进行行人检测实验。分别以每个窗口和每幅图像为检测单位,统计本文算法的检测率和误检率,在平均每幅图像存在一个误检窗口的标准下,达到了93%的检测率。检测率比使用ACF特征训练的检测器高三个百分点,检测速度比单独使用卷积神经网络检测提升四倍以上。实验结果证明了本文算法的有效性。
【关键词】：目标检测 行人检测 深度学习 卷积神经网络
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本文主要内容及结构安排13-15
• 第二章 相关基础知识15-37
• 2.1 行人目标检测算法原理15-18
• 2.1.1 基于模板匹配的检测算法15-16
• 2.1.2 基于分类的行人检测算法16-18
• 2.2 典型的人体特征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 典型分类器24-29
• 2.3.1 支持向量机算法24-27
• 2.3.2 ADABOOST算法27-29
• 2.4 深度学习29-36
• 2.4.1 深度学习概述29-30
• 2.4.2 典型的深度学习结构30-36
• 2.5 本章小结36-37
• 第三章 基于融合特征的疑是行人窗口确认37-52
• 3.1 提取融合特征37-43
• 3.2 分类器训练43-47
• 3.2.1 训练标准尺度级联分类器43-47
• 3.2.2 快速构建邻近尺度分类器47
• 3.3 滑动窗口检测47-51
• 3.4 本章小结51-52
• 第四章 基于卷积神经网络的行人检测52-62
• 4.1 本文所使用的卷积神经网络拓扑结构52-53
• 4.2 训练卷积神经网络53-58
• 4.3 卷积神经网络的参数调节58-60
• 4.4 行人目标检测过程60-61
• 4.5 本章小结61-62
• 第五章 实验结果及性能分析62-69
• 5.1 实验结果说明及对比62-68
• 5.1.1 行人检测评价标准62-63
• 5.1.2 实验过程63
• 5.1.3 实验结果与分析63-67
• 5.1.4 性能比较67-68
• 5.2 本章小结68-69
• 第六章 总结与展望69-70
• 6.1 论文总结69
• 6.2 进一步研究工作69-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-75
• 攻读硕士学位期间取得的成果75-76

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本文编号：1048116