| 题名 | 静态图像的行人检测技术研究; Research on Pedestrian Detection in Static Images |
| 作者 | 谢尧芳 |
| 答辩日期 | 2010 ; 2010 |
| 导师 | 李绍滋 |
| 关键词 | 行人检测 迁移学习 稀疏编码 隐式形状模型 广义霍夫变换 Pedestrian Detection Transfer Learning Sparse Coding Implicit Shape Model Generalized Hough Transform |
| 英文摘要 | 行人检测作为目标检测的重要分支，是计算机视觉领域的前沿方向和研究热点，在智能视频监控、汽车辅助驾驶、高级人机接口及人体运动分析等众多领域有着广泛的应用前景。由于行人检测涉及多门学科知识，且受穿着、光照、姿态、尺度、视角和复杂背景等多种因素的影响，至今仍然没有取得令人满意的效果。本文围绕静态图像的行人检测展开研究，创新点主要包含两个部分： 1、针对现有基于整体的行人检测方法需要大量标记样本的缺点，提出了一种基于迁移学习的半监督行人分类方法：首先通过稀疏编码，从任意的未标记样本中学习到一个紧凑、有效的特征表示；然后通过迁移学习，将学习到的特征表示方法迁移到行人分类中。在MIT行人数据库上的实验结...; As an important branch of object detection, pedestrian detection has become one of the hottest topics in the field of computer vision. It has broad applications range from intelligent video surveillance, automotive driver assistance systems, advanced man-machine interface to human motion analysis. However, because pedestrian detection involves multi-disciplinary knowledge, and affected by many fac...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院计算机科学系_计算机应用技术; 学号：23020071151303 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=27159 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/51211]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 谢尧芳. 静态图像的行人检测技术研究, Research on Pedestrian Detection in Static Images[D]. 2010, 2010. |
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