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| 基于轮廓基元的目标表示及检测方法研究 | |
| 黄文静 | |
| Major | 计算机应用技术 |
| Supervisor | 彭启民 |
| 2010-06-08 | |
| Degree Grantor | 中国科学院研究生院 |
| Degree Level | 硕士 |
| Place of Degree Grantor | 北京 |
| Keyword | 目标检测，部件建模，轮廓基元，特征选择，分类器 |
| English Abstract | 目标检测能够判断图像中是否包含某一特定类型的目标，若包含则定位目标在图像中出现的位置。在真实复杂多样的场景中，目标检测面临着光照变化、视角变化、同一类内不同个体之间的差异、目标姿态变化、遮挡、复杂背景的干扰等诸多因素的挑战，这些因素会导致同一类型目标在不同成像条件下的差异性，故难以捕捉统一的目标表示模型，影响训练及检测效果。 本文针对复杂成像场景下的目标表示及检测方法进行研究，具体研究内容如下： 1. 深入探讨了基于部件模型的目标表示及检测方法，与整体模型做出对比，分析二者在复杂场景下的适用性。 2. 介绍部件模型的一般训练过程，研究了部件模型中常见的局部特征，介绍常用特征筛选方法、特征之间空间位置关系约束模式、以及常用检测方法。 3. 针对复杂场景中的目标表示及检测问题，本文提出了一种基于轮廓基元的部件建模及检测方法。在训练过程中，采用随机矩形框方式提取大量轮廓特征，通过外观聚类、位置聚类、AdaBoost等一系列过程进行特征筛选，将轮廓基元作为基本部件进行中心-部件建模，获得目标的有效表示，同时训练得到分类器；检测过程中，采用基于滑动窗的均值漂移方法，计算最终检测结果。 最后，本文对复杂场景下基于部件建模的目标表示及检测方法进行了展望。 |
| Subject | 计算机应用 |
| Language | 中文 |
| Content Type | 学位论文 |
| URI | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/2364 |
| Collection | 天基综合信息系统全国重点实验室 |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 黄文静. 基于轮廓基元的目标表示及检测方法研究[D]. 北京. 中国科学院研究生院,2010. |
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