局部二值平均熵模式与深度残差网络的人群密度估计

• 作者: 黄丽辉
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: ELBP纹理特征 深度残差网络 人群密度估计 端到端模式
• 年，卷（期）: 2018,（27）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 162-169
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2018.27.028

摘要

针对人群密度估计算法中场景的人群遮挡、尺度光照变化、噪声和低分辨率等问题,提出了一种结合局部二值熵值纹理特征(ELBP)与深度残差网络的人群密度估计算法.该算法首先在原始RGB人群图像上提取LBP特征;然后通过计算邻域像素点的平均信息熵模式构建ELBP纹理特征;随后基于ELBP纹理特征构建了一个深度为18层的深度残差网络;最后形成了对人群密度估计的end-to-end模式.为验证算法的可行性和有效性,在开源的人群密度估计数据集上进行实验.首先邀请10位专家对开源的数据集进行有效的人群聚集标注作为真实输出标签;随后采用研究提出的算法对人群密度完成估计,并与真实结果进行比较.另外,在三种不同的特征和三种不同的机器学习模型上进行了横向比较.实验结果表明,提出的ELBP纹理特征能够很好地应对噪声和低分辨率问题;深度残差网络则能够解决人群遮挡、尺度光照变化的问题.与传统算法相比,提出的算法能够提升人群密度估计的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄丽辉	福州第一技师学院电气工程系	5	2	1.0	1.0