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.

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

所属期刊栏目：45

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省基础研究重大项目黔科合J字20142001;贵州省科技合作计划重点项目黔科合LH字20157763;住房和城乡建设部科学技术计划项目2016-K3-009;全国统计科学研究项目2016LY81

在线出版日期：2018-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：235-239