| 基于轮廓基元的目标表示及检测方法研究 |
| 黄文静
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| 专业 | 计算机应用技术
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| 导师 | 彭启民
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| 2010-06-08
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| 学位授予单位 | 中国科学院研究生院
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| 学位 | 硕士
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| 学位授予地点 | 北京
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| 关键词 | 目标检测，部件建模，轮廓基元，特征选择，分类器
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| 摘要 | 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。 |
| 学科领域 | 计算机应用
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| 语种 | 中文
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| 内容类型 | 学位论文
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| URI标识 | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/2364
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| 专题 | 天基综合信息系统全国重点实验室
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推荐引用方式
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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