| 题名 | 基于级联卷积神经网络和多线索融合的行人检测研究; Research of Pedestrian Detection Based on Cascade Convolutional Neural Networks and Multiple-Cue Fusion |
| 作者 | 冯麒峻 |
| 答辩日期 | 2016-12-23 ; 2016-05-19 |
| 导师 | 王菡子 |
| 关键词 | 行人检测 级联卷积神经网络 图像局部区域提取 pedestrian detection cascade convolutional neural networks proposals |
| 英文摘要 | 作为计算机视觉的一个重要研究方向，行人检测具有很高的研究意义和应用 价值。其可为目标跟踪、人体行为理解等研究领域以及智能驾驶系统、安全监控 系统、高级人机交互系统等应用系统的设计提供基础性技术支持。然而，由于人 体外形多变，这使得行人检测易受人体动作、背景、遮挡和光照等因素的影响。 如何克服这些因素所带来的影响是当前计算机视觉研究的热点和难点。 本文首先介绍行人检测系统的基本概念和经典技术，总结近二十年来该领域 的发展情况，并对深度学习技术在计算机视觉领域的应用予以分析和整理，然后 使用卷积神经网络进行行人检测的研究。主要包含以下几项工作： （1）将行人检测问题转化为图像分类问...; As a key research direction in computer vision, the pedestrian detection technology provides a fundamental support for applications such as object tracking, behavior understanding, intelligent driving system and advanced human-computer interaction system. Due to the non-rigid property of human body, pedestrian detection is vulnerable to complicated background, occlusion, deformation of the body an...; 学位：工程硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_工程硕士(计算机技术); 学号：31520131153289 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=57248 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134516]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 冯麒峻. 基于级联卷积神经网络和多线索融合的行人检测研究, Research of Pedestrian Detection Based on Cascade Convolutional Neural Networks and Multiple-Cue Fusion[D]. 2016, 2016. |
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