技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多層次深度特征融合的攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)行人識(shí)別方法，其通過(guò)遷移預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)到行人數(shù)據(jù)庫(kù)，在行人數(shù)據(jù)庫(kù)上學(xué)習(xí)了一個(gè)新的網(wǎng)絡(luò)模型，利用新的網(wǎng)絡(luò)模型提取多個(gè)不同層次的深度特征，并通過(guò)將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層的Softmax分類器替換為SVM分類器，達(dá)到了充分利用多層深度特征的目的；進(jìn)而利用不同層次的深度特征構(gòu)造多組二分類的SVM分類器，并對(duì)這些二分類器的決策值進(jìn)行線性加權(quán)得到最終分類結(jié)果。本發(fā)明在SVM分類器的決策層進(jìn)行多層特征融合的方式能夠有效提高對(duì)行人目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別的準(zhǔn)確率。

技術(shù)研發(fā)人員：王勛;王慧燕;嚴(yán)國(guó)麗
受保護(hù)的技術(shù)使用者：浙江工商大學(xué)
文檔號(hào)碼：201610524455
技術(shù)研發(fā)日：2016.06.29
技術(shù)公布日：2016.12.07