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針對(duì)傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在行人檢測(cè)中卷積速度慢、抗噪弱、冗余大的問題，提岀了一種基于深度稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)的方法。首先在輸入層后添加一層感興趣層，在非相鄰和相鄰特征（nor- neighboring and neigh-boring features，NNNF）的基礎(chǔ)上豐富圖像的對(duì)稱性特征，融合LUV空間、梯度方向等多通道的跨通道特征，并在非相鄰特征設(shè)計(jì)的區(qū)域處理中采用一種改進(jìn)的隨機(jī)池化方法來消除行人形變的影響，得到表示行人信息的主要特征。然后利用四個(gè)自動(dòng)編碼器設(shè)計(jì)四層隱含層深度網(wǎng)絡(luò)，以交又熵為損失函數(shù)及改進(jìn)的ReL（ rectified linear unit函數(shù)為激活函數(shù)，以此結(jié)合稀疏表示的理論構(gòu)建新的目標(biāo)函數(shù)來學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，尋找數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。最后用第四層隱含層輸岀的有效特征來訓(xùn)練分類器。在公共數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明與現(xiàn)存的其他方法相比，該方法降低了平均漏檢率，減少了運(yùn)行時(shí)間，具有良好的魯棒性。
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