基于机器学习的行人检测

• 作者: 陶峥嵘
• 来源期刊: 电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 行人检测 机器学习 深度学习 支持向量机 caffe框架
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 电子技术设计与应用
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 5397字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2017.06.017

摘要

行人检测就是计算机对于给定的图像和视频,判断出其中是否有行人,如果有还需要给出行人的具体位置.行人检测是行人跟踪,行为分析,步态分析,行人身份识别等研究的基础和前提,一个好的行人检测算法能够为后者提供有力的支持和保障.文章选取机器学习支持向量机算法和深度学习框架caffe的Imagenet模型进行分析与实现,对两者的识别率进行对比,比较二者的测试性能,得出深度学习较机器学习的测试性能好的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶峥嵘		5	13	2.0	3.0