浅层特征融合引导的深层网络行人检测
来源：计算机工程与应用杂志2020年第2期北京时间：
作者：杨雅茹，邓红霞，王哲，于海涛
单位：太原理工大学 信息与计算机学院，太原 030600
摘要：行人检测是目标检测中的一个重要研究方向。针对行人检测算法在复杂场景和目标太小情况下漏检的问题，在Faster R-CNN检测算法的基础上，提出一种基于浅层特征融合引导的深层网络行人检测。通过HOG特征、改进的LBP特征与深度网络特征融合获得准确的行人特征，在国际上广泛使用的行人数据集上进行一系列实验。结果表明，所提出的改进方法在检测准确率和速率方面都有所提高。
关键词：行人检测,卷积神经网路,特征融合
