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传统方法中,通过计算图像Hog特征,构建支持向量机进行分类,对车辆全身的检测率欠佳。提出一种基于卷积神经网络预处理的Hog特征算法进行车辆全身检测,基于以上方法,利用卷积神经网络自主学习特点,对待检测图像进行预处理,提取出有效的边缘特征图。结果表明,该方法识别率优于传统方法以及普通CNN架构。
基于卷积神经网络预处理的Hog特征车辆检测算法
【摘 要】
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传统方法中,通过计算图像Hog特征,构建支持向量机进行分类,对车辆全身的检测率欠佳。提出一种基于卷积神经网络预处理的Hog特征算法进行车辆全身检测,基于以上方法,利用卷积神经网络自主学习特点,对待检测图像进行预处理,提取出有效的边缘特征图。结果表明,该方法识别率优于传统方法以及普通CNN架构。
【机 构】
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四川大学计算机学院
【出 处】
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现代计算机(专业版)
【发表日期】
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2018年36期
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