[发明专利]卷积神经网络和基于卷积神经网络的目标物体检测方法有效
| 申请号： | 201310633797.4 | 申请日： | 2013-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN104680508B | 公开（公告）日： | 2018-07-03 |
| 发明（设计）人： | 欧阳万里;许春景;刘健庄;王晓刚 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 刘芳 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种卷积神经网络和基于卷积神经网络的目标物体检测方法，所述卷积神经网络包括：特征提取层、部位检测层、形变处理层、遮挡处理层和分类器，本发明实施例提供的卷积神经网络，联合了优化特征提取、部位检测、形变处理、遮挡处理和分类器学习，通过形变处理层使得卷积神经网络能够学习目标物体的形变，并且形变学习和遮挡处理进行交互，这种交互能提高分类器根据所学习到的特征分辨目标物体和非目标物体的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 形变 处理层 分类器 遮挡 目标物体检测 部位检测 目标物体 特征提取 特征分辨 学习目标 学习 优化 联合 | ||
【主权项】：
1.基于卷积神经网络的目标物体检测方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括：特征提取层、部位检测层、形变处理层、遮挡处理层和分类器；所述特征提取层根据提取图像中检测区域的像素值，对所述检测区域的像素值进行预处理，并对所述预处理后的图像进行特征提取，得到所述检测区域的特征图；所述部位检测层通过M个过滤器分别检测所述检测区域的特征图，输出所述检测区域的M个部位对应的响应图，每个过滤器用于检测一个部位，每个部位对应一个响应图；所述形变处理层根据所述M个部位对应的响应图分别确定所述M个部位的形变，并根据所述M个部位的形变确定所述M个部位的得分图；所述遮挡处理层根据所述M个部位的得分图确定所述M个部位对应的遮挡；所述分类器根据所述遮挡处理层的输出结果，确定所述检测区域内是否有目标物体。
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