基于神经网络的运动目标检测算法研究

• 作者: 候鸣 徐玲 施刚强 秦宏帅 胡一奇 黄有山
• 来源期刊: 智能物联技术
• 学科: 工学
• 关键词: 运动目标检测 混合高斯模板 HOG特征 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 16-19,40
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 3614字
• 语种: 中文

摘要

当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题.本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题.实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92％,且速度较快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	候鸣		3	7	1.0	2.0
2	徐玲		2	1	1.0	1.0
3	秦宏帅		2	1	1.0	1.0
4	施刚强		1	0	0.0	0.0
5	胡一奇		1	0	0.0	0.0