基于无监督学习的行人检测算法

• 作者: 尹远 廖敏江 李校林
• 来源期刊: 广东通信技术
• 关键词: 行人检测 无监督 稀疏编码 非线性变换 非极大值抑制
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 新技术·新业务
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6403.2015.02.011

摘要

提出了一种基于无监督学习的行人检测方法,用以解决学习样本未标记的问题.将深度学习应用于行人识别,数据增强用来生成额外的训练数据而无需对训练样本进行标记.利用无监督卷积稀疏自动编码器进行前期训练获得特征,在此基础上,利用端对端监督训练对分类器进行训练,同时对获得的特征进行微调得到最终的行人特征.INRIA数据集中的实验结果表明,无监督学习获得的特征提高了检测率,证明本文方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李校林	重庆邮电大学通信新技术应用研究中心	72	471	10.0	18.0
2	尹远		7	17	3.0	4.0
3	廖敏江	重庆邮电大学通信与信息工程学院	2	6	2.0	2.0