行人检测综述报告

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1、国防科技大学课程设计机器视觉基于深度神经网络的行人检测综述摘要：行人检测是汽车自动驾驶的基础技术之一。基于深度神经网络模型的行人检测方法取得的效果已经远超于使用传统特征经行识别得到的效果。仿生物视觉系统的卷积神经网络作为深度学习的重要组成、在图像、语音等领域得到了成功应用。其局部感受野、权值共享和降采样三个特点使之成为智能机器视觉领域的研究热点。通过增加网络层数所构造的深层神经网络使机器能够获得抽象概念能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。本文回顾了神经网络的发展历程，综述

2、了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。关键词：行人检测；卷积神经网络；深度学习SurveyofPedestriandetectionbasedonDeepNeuralNetworkYinGuangchuan，Zhangshuai，QiShuaihuiAbstract：Pedestriandetectionisoneofthebasictechnologiesofunmannedvehicles.Thepedestriandetectionmethodbasedonthedeepne

3、uralnetworkmodelhasachievedmuchmoreeffectthanthetraditionalone.Convolutionalneuralnetworkwhichimitatesthebiologicalvisionsystemhasmadegreatsuccessonimageandaudio,whichistheimportantcomponentofdeeplearning.Localreceptivefield,sharingweightsanddownsamplinga

4、rethreeimportantcharacteristicsofCNNwhichleadittobethehotspotinthefieldofintelligentmachinevision．Withtheincreasingnumberoflayers,deepneuralnetworkentitlesmachinesthecapabilitytocapture“abstractconcepts”andithasachievedgreatsuccessinvariousfields,leadinga

5、newandadvancedtrendinneuralnetworkresearch.Thispaperrecallsthedevelopmentofneuralnetwork,summarizesthelatestprogressandexistingproblemsconsideringneuralnetworkandpointsoutitspossiblefuturedirections.-15-国防科技大学课程设计机器视觉Keywords:pedestriandetection;convoluti

6、onalneuralnetwork;deeplearning1引言行人兼具刚性和柔性物体的特性，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉的研究难点与热点。行人检测技术由于应用的广泛性使其在计算机视觉领域成为一个重要分支，对视频监控、车辆辅助驾驶、智能机器人等多个领域提供了重要的技术支持。近几年来，深度学习在大规模图像分类方面取得的了重大突破，表明深度学习可以从多媒体内容中提取具有很强表达能力的特征。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)[

7、1]提供了一种端到端的学习模型，模型中的参数可以通过传统的梯度下降方法进行训练，经过训练的卷积神经网络能够学习到图像中的特征，并且完成对图像特征的提取和分类。作为神经网络领域的一个重要研究分支，卷积神经网络的特点在于其每一层的特征都由上一层的局部区域通过共享权值的卷积核激励得到。这一特点使得卷积神经网络相比于其他神经网络方法更适合应用于图像特征的学习与表达。CNN把特征提取归入模型学习，把特征学习和分类学习有机结合起来，更有效地实现对图像的识别．特别是近两年，卷积神经网络受到了更为广泛地关注．CNN可能是

8、机器学习领域近十年最成功的研究方向，因此本文拟对CNN的发展和其在行人检测上的研究成果进行了介绍，并对其预期研究方向进行展望。2卷积神经网络的研究历史20世纪60年代，Hubel等[2]的生物学研究表明，视觉信息从视网膜传递到大脑中是通过多个层次的感受野(ReceptiveField)激发完成的；1980年，Fukushima[3]第一次提出了一个基于感受野理论模型Neocognitron。Neocognitron是一个自组织