【摘 要】
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为了解决行人步态数据集样本量较少、单特征或多特征融合的步态识别算法特征描述不足的问题,提出了一种基于多尺度特征深度迁移学习的行人步态识别方法。该算法步骤包括:改进VGG-16网络,去除网络中最后一个最大池化层(Maxpool Layer),融合空间金字塔池化网络结构(SPP)获取行人步态能量图(GEI)的多尺度信息,利用Imagenet数据集预训练此网络模型,将提取特征能力迁移至行人步态识别网络模
【基金项目】
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陕西省科技厅工业领域一般项目(2018GY-173)。
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为了解决行人步态数据集样本量较少、单特征或多特征融合的步态识别算法特征描述不足的问题,提出了一种基于多尺度特征深度迁移学习的行人步态识别方法。该算法步骤包括:改进VGG-16网络,去除网络中最后一个最大池化层(Maxpool Layer),融合空间金字塔池化网络结构(SPP)获取行人步态能量图(GEI)的多尺度信息,利用Imagenet数据集预训练此网络模型,将提取特征能力迁移至行人步态识别网络模型中,采用行人步态样本集微调网络,修改网络中的全连接层参数,应用于行人步态识别研究。该方法在中科院自动化
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为了解决传统的高光去除方法在去除图像高光时黑色像素点褪色、边缘和纹理缺失、产生伪影效应的问题,提出了一种导向滤波的高光去除改进算法。该算法通过设置第一阈值分离出图像中的黑色像素和其他像素,并采用不同方法分别估算黑色像素和其他像素的最大漫反射色度,避免黑色像素点发生褪色;利用导向滤波器对最大色度图进行了平滑处理,避免了伪影效应;在分离漫反射分量过程中,根据分母与第二阈值的关系,将滤波后图像中的像素点
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SiamRPN这种基于锚点机制的跟踪算法对目标尺度变化、剧烈形变以及旋转等问题鲁棒性不强,针对此问题提出了一种基于无锚点机制与在线更新的目标跟踪算法。提出了一种多层融合的特征提取网络,该网络能充分利用图像的结构与语义信息;采用了一种无锚点机制,使网络能够直接预测出目标区域内采样点到目标区域边界的值,有效避免了锚点机制的相关缺点;在主干网络的基础上添加了在线更新模块,利用最新的跟踪结果进行在线训练,
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