基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法研究.pdf

1、行人檢測(cè)是智能監(jiān)控系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)、智能車(chē)載系統(tǒng)等實(shí)際應(yīng)用的核心?；谶w移學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法的研究，目標(biāo)在于利用遷移學(xué)習(xí)提升分類(lèi)器的檢測(cè)性能。
　　本文把基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)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(gè)基于遷移學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)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(lèi)器的樣本的策略，以提升訓(xùn)練所得的分類(lèi)器的性能;樣本篩選算法主要研究從檢測(cè)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(cè)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(lèi)器樣本篩選的樣本選擇策略，得出了對(duì)于Caltech行人數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(diǎn)，提出了行人尺寸模型，以適應(yīng)