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基于分層稀疏編碼的行人檢測(cè)算法

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　　針對(duì)復(fù)雜環(huán)境中的行人檢測(cè)問題，提出了一種有效的基于分層稀疏編碼的圖像表示方法。首先通過兩層稀疏編碼模型結(jié)合基于KSVD的深度學(xué)習(xí)算法來獲得圖像的稀疏表示，對(duì)圖像塊及同一區(qū)域的高階依賴關(guān)系進(jìn)行了建模，形成一個(gè)有效的無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)方法；然后將得到的稀疏表示與SIFT描述符的稀疏表示進(jìn)行特征融合，得到了更加全面、更加可判別的圖像表示；最后結(jié)合SVM分類器應(yīng)用于行人分類任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該行人分類方法對(duì)比同類方法在性能上有明顯改善。

基于分層稀疏編碼的行人檢測(cè)算法

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