級(jí)聯(lián)的目標(biāo)協(xié)同檢測(cè)算法研究.pdf

1、目標(biāo)檢測(cè)是視覺(jué)感知的一個(gè)重要任務(wù),其目的是將視覺(jué)目標(biāo)從背景中分離出來(lái),或者分析不同目標(biāo)之間的空間關(guān)系。在該問(wèn)題中有四個(gè)關(guān)鍵因素影響著目標(biāo)檢測(cè)的性能:一是搜索方式；二是目標(biāo)的表示；三是設(shè)計(jì)評(píng)分機(jī)制將可能包含目標(biāo)的候選區(qū)域從背景中提取出來(lái)；四是采用可靠的非極大值抑制方法區(qū)分多目標(biāo)和重疊檢測(cè),從而選取最置信的目標(biāo)區(qū)域。區(qū)別于特殊目標(biāo)的檢測(cè),本文重點(diǎn)研究一般目標(biāo)類的檢測(cè)方法。由于受視角變換、遮擋、光照變化等影響,同時(shí),目標(biāo)類內(nèi)差異較大,都為目標(biāo)

2、檢測(cè)帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。本文對(duì)影響目標(biāo)檢測(cè)的前三個(gè)關(guān)鍵因素進(jìn)行了深入的探討,在詞袋模型框架下表示圖像,進(jìn)一步研究圖像中目標(biāo)的快速搜尋機(jī)制,并探索利用不同分類器結(jié)合滑動(dòng)窗口來(lái)協(xié)同檢測(cè)目標(biāo)。本文的主要研究工作及貢獻(xiàn)如下:
　　 1)提出了目標(biāo)檢測(cè)的兩層搜索框架?？紤]到滑動(dòng)窗口搜索方式時(shí)間復(fù)雜性高的局限,和最優(yōu)子窗口搜索機(jī)制(Efficient Subwindow Search)對(duì)目標(biāo)定位較粗糙的局限,本文將兩者結(jié)合起來(lái),先利用最優(yōu)子窗

3、口搜索機(jī)制對(duì)目標(biāo)進(jìn)行粗定位,然后利用滑動(dòng)窗口搜索機(jī)制對(duì)目標(biāo)進(jìn)行精細(xì)定位。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文在檢測(cè)精度和計(jì)算時(shí)間上的有效性。
　　 2)提出一種基于視覺(jué)詞判別性權(quán)重驅(qū)動(dòng)的分支限界快速目標(biāo)定位方法。針對(duì)最優(yōu)子窗口搜索機(jī)制在訓(xùn)練樣本不充足時(shí),對(duì)目標(biāo)定位不準(zhǔn)確,本文研究視覺(jué)詞的判別性,從而優(yōu)化其在決策函數(shù)中對(duì)應(yīng)的權(quán)重,較魯棒地得到目標(biāo)候選區(qū)域。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了結(jié)合三種不同評(píng)價(jià)視覺(jué)詞方法優(yōu)化后的權(quán)重,獲得的候選區(qū)域更加穩(wěn)定。
　　 3)提出