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综合馆
基于多层BP神经网络和无参数微调的人群计数方法
  • 摘要

    针对大部分现有的人群计数方法被应用到新的场景时性能下降的问题,在多层BP神经网络框架下,提出一种具有无参数微调的人群计数方法.首先,从训练图像中裁切图像块,将获得的相似尺度的行人作为人群BP神经网络模型的输入;然后,BP神经网络模型通过学习预测密度图,得到了一个具有代表性的人群块;最后,为了处理新场景,对训练好的BP神经网络模型进行目标场景微调,可追求有相同属性的样本,包括候选块检索和局部块检索.实验数据集包括PETS2009数据集、UCSD数据集和UCF CC 50数据集.这些场景的实验结果验证了提出方法的有效性.相比于全局回归计数法和密度估计计数法,提出的方法在平均绝对误差和均方误差方面均有较大优势,消除了场景间区别和前景分割的影响.

  • 作者

    徐洋  陈燚  黄磊  谢晓尧  XU Yang  CHEN Yi  HUANG Lei  XIE Xiao-yao 

  • 作者单位

    贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室 贵阳550001;贵州师范大学贵阳市公安局信息安全联合研究中心 贵阳550001/贵州师范大学贵阳市公安局信息安全联合研究中心 贵阳550001

  • 刊期

    2018年10期 ISTIC PKU

  • 关键词

    人群计数  BP神经网络  无参数微调  密度图  平均绝对误差 

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34.204.183.113