Low-Rank and Sparse Based Deep-Fusion Convolutional Neural Network for Crowd Counting
المؤلفون المشاركون
Pan, Zhisong
Tang, Siqi
Zhou, Xingyu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes an accurate crowd counting method based on convolutional neural network and low-rank and sparse structure.
To this end, we firstly propose an effective deep-fusion convolutional neural network to promote the density map regression accuracy.
Furthermore, we figure out that most of the existing CNN based crowd counting methods obtain overall counting by direct integral of estimated density map, which limits the accuracy of counting.
Instead of direct integral, we adopt a regression method based on low-rank and sparse penalty to promote accuracy of the projection from density map to global counting.
Experiments demonstrate the importance of such regression process on promoting the crowd counting performance.
The proposed low-rank and sparse based deep-fusion convolutional neural network (LFCNN) outperforms existing crowd counting methods and achieves the state-of-the-art performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tang, Siqi& Pan, Zhisong& Zhou, Xingyu. 2017. Low-Rank and Sparse Based Deep-Fusion Convolutional Neural Network for Crowd Counting. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190607
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tang, Siqi…[et al.]. Low-Rank and Sparse Based Deep-Fusion Convolutional Neural Network for Crowd Counting. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190607
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tang, Siqi& Pan, Zhisong& Zhou, Xingyu. Low-Rank and Sparse Based Deep-Fusion Convolutional Neural Network for Crowd Counting. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190607
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190607
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر