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針對傳統卷積神經網絡在行人檢測中卷積速度慢、抗噪弱、冗余大的問題，提岀了一種基于深度稀疏自編碼網絡的方法。首先在輸入層后添加一層感興趣層，在非相鄰和相鄰特征（nor- neighboring and neigh-boring features，NNNF）的基礎上豐富圖像的對稱性特征，融合LUV空間、梯度方向等多通道的跨通道特征，并在非相鄰特征設計的區域處理中采用一種改進的隨機池化方法來消除行人形變的影響，得到表示行人信息的主要特征。然后利用四個自動編碼器設計四層隱含層深度網絡，以交又熵為損失函數及改進的ReL（ rectified linear unit函數為激活函數，以此結合稀疏表示的理論構建新的目標函數來學習網絡，尋找數據的內在結構。最后用第四層隱含層輸岀的有效特征來訓練分類器。在公共數據庫上進行實驗驗證，結果表明與現存的其他方法相比，該方法降低了平均漏檢率，減少了運行時間，具有良好的魯棒性。
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