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基于聚类与Faster RCNN的行人头部检测算法
张洁,陈莉,李铮,王森,陈昃
西北大学 信息科学与技术学院
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摘要:

针对复杂环境中由于行人间相互遮挡导致检测准确率低的问题,考虑到行人头部与行人是一一对应关系,且头部在行人运动过程中不易被遮挡,提出了一种基于聚类与Faster RCNN的行人头部检测算法。设计一种新的距离度量方法,并结合kmeans〖JP9〗++〖JP〗算法对已标注人头检测框进行聚类,以确定anchor大小与长宽比;优化NMS算法惩罚函数剔除无效人头预测框,改善行人之间由于遮挡导致的召回率低的问题。仿真实验表明,该算法相比其他方法可有效提升行人头部检测精度,在Brainwash和SCUT-HEAD两个人头检测数据集上的最高AP值分别为90.2%和87.7%。

关键词: 行人检测;聚类;Faster RCNN;非极大值抑制
发表年限: 2020年
发表期号: 第6期