[发明专利]基于HOG特征和自编码器的目标检测方法在审
| 申请号： | 201811521433.6 | 申请日： | 2018-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN109800767A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 陈天标;张昊 | 申请（专利权）人： | 天津津航技术物理研究所 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06K9/66;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 周恒 |
| 地址： | 300308 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 编码器 目标检测 特征提取 目标检测和识别 分类器设计 线性可分性 人工智能 本质特征 目标分类 输入特征 特征向量 向量维度 学习算法 分类器 检测率 虚警率 再使用 去除 像素 分类 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于HOG特征和自编码器的目标检测方法，其特征在于，该方法包括：
步骤1：归一化输入图像，对目标图像提取HOG特征；
步骤2：使用HOG特征训练自编码器，得到多层自编码器和多次编码后的特征；
步骤3：使用编码后的特征和图像对应的标签有监督地训练Softmax分类器；
步骤4：将自编码器组合成堆栈自编码器，并与Softmax串联构成算法模型；
步骤5：使用输入图像的HOG特征及其对应的图像标签对算法模型进行微调。
2.如权利要求1所述的基于HOG特征和自编码器的目标检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
a)训练第一个编码器；使用HOG特征无监督地训练第一个自编码器，得到第一次编码后的特征；
b)训练第二个编码器；使用第一次编码后的特征训练第二个自编码器，得到第二次编码后的特征；
c)重复b)得到第N个自编码器和第N次编码后的特征。
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