基于可變形部件模型以及稀疏特征的行人檢測.pdf

1、人體檢測是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)，在智能監(jiān)控、智能家居服務(wù)型機(jī)器人、汽車安全駕駛、機(jī)器人視覺導(dǎo)航、智能交通、游戲娛樂等方面都有廣泛的應(yīng)用。人體檢測不僅有直接的應(yīng)用價值，同時也是計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人體動作行為識別和跟蹤等視覺技術(shù)的基礎(chǔ)，具有很好的理論研究價值。
　　本文重點(diǎn)在研究目標(biāo)檢測模型以及描述圖像特征算子。使用語義的形式定義人體檢測模型，在這種形式上，從簡單的剛性模型到復(fù)雜的可變性部件模型都可以通過不同的組合規(guī)則來描述。本文就

2、是沿著這個思想進(jìn)行探索，逐步豐富行人目標(biāo)檢測模型。通過構(gòu)建并訓(xùn)練復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)來提升行人檢測的性能，并在PASCAL VOC挑戰(zhàn)賽數(shù)據(jù)集合中來驗(yàn)證該模型。
　　在構(gòu)建更豐富模型的同時，本文利用現(xiàn)有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常指定了標(biāo)簽，如對象的邊框，但相比語義結(jié)構(gòu)模型來說，這些標(biāo)簽沒有標(biāo)明各個部件，是一種“弱”標(biāo)簽，本文引入一種具有判別能力的弱標(biāo)簽學(xué)習(xí)方法，來對該弱標(biāo)簽數(shù)據(jù)集合進(jìn)行訓(xùn)練，與傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法相比，性能上有很大提升。