ISCAS OpenIR  > 天基综合信息系统全国重点实验室
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
URIhttp://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/2364
Collection天基综合信息系统全国重点实验室
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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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