关联规则对监控下行人属性识别影响的研究

• 作者: 李雪 郭会明
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 行人属性 多分类 神经网络 关联规则 优化
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 65-71
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 5575字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.04.012

摘要

针对监控视频下的行人多属性识别问题,提出一种结合神经网络与关联规则的多分类方法.首先通过Faster-RC-NN检测算法与改进的AlexNet多分类网络得到监控视频下行人各个属性的置信度,再采用关联规则Apriori算法对训练数据进行处理,进而结合神经网络分类的置信度和关联规则的处理结果,提出一种对分类置信度进行优化的算法.最后,统计关联规则优化后的某些行人属性准确率.结果表明,将神经网络与关联规则有效结合后可以提升某些属性识别的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭会明		4	18	2.0	4.0
2	李雪		3	32	2.0	3.0