基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測方法研究.pdf

1、行人檢測是智能監(jiān)控系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)、智能車載系統(tǒng)等實際應(yīng)用的核心。基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測方法的研究，目標(biāo)在于利用遷移學(xué)習(xí)提升分類器的檢測性能。
　　本文把基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測方法的研究分成樣本選擇策略研究和樣本篩選算法研究，提出了一個基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測模型。樣本選擇策略主要研究從訓(xùn)練樣本集中選擇的用于訓(xùn)練分類器的樣本的策略，以提升訓(xùn)練所得的分類器的性能;樣本篩選算法主要研究從檢測結(jié)果中獲取目標(biāo)領(lǐng)域中的樣本的方法，從而可以不

2、斷的從檢測結(jié)果中獲取新的正確的目標(biāo)領(lǐng)域中的樣本。
　　本文研究了基于確定正負(fù)樣本的樣本選擇策略研究。主要研究了基于直接添加樣本的樣本選擇策略和基于原始分類器樣本篩選的樣本選擇策略，得出了對于Caltech行人數(shù)據(jù)庫的遷移學(xué)習(xí)，使用基于樣本篩選的樣本選擇策略在Caltech行人數(shù)據(jù)庫分組得當(dāng)?shù)那闆r下是一種比較可行的策略。
　　本文研究了遷移學(xué)習(xí)下基于行人尺寸模型的樣本篩選算法。本文根據(jù)攝像頭成像特點，提出了行人尺寸模型，以適應(yīng)