基于分层特征融合的行人分类

• 作者: 丁文秀 孙锐 张广海
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 行人分类 稀疏编码 空间金字塔匹配 特征融合 K-SVD
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 2115-2120
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.10.023

摘要

针对复杂环境中的行人检测问题,提出了一种有效的基于分层稀疏编码的图像表示方法.首先通过两层稀疏编码模型结合基于K-SVD的深度学习算法来获得图像的稀疏表示,对图像块及同一区域的高阶依赖关系进行了建模,形成一个有效的无监督特征学习方法;然后将得到的稀疏表示与SIFT描述符的稀疏表示进行特征融合,得到了更加全面、更加可判别的图像表示;最后结合SVM分类器应用于行人分类任务.实验结果表明,该行人分类方法对比同类方法在性能上有明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙锐	合肥工业大学计算机与信息学院	46	332	10.0	16.0
2	张广海	合肥工业大学计算机与信息学院	2	10	2.0	2.0
3	丁文秀	合肥工业大学计算机与信息学院	3	18	3.0	3.0