2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩83頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、目標檢測是視覺感知的一個重要任務,其目的是將視覺目標從背景中分離出來,或者分析不同目標之間的空間關系。在該問題中有四個關鍵因素影響著目標檢測的性能:一是搜索方式;二是目標的表示;三是設計評分機制將可能包含目標的候選區(qū)域從背景中提取出來;四是采用可靠的非極大值抑制方法區(qū)分多目標和重疊檢測,從而選取最置信的目標區(qū)域。區(qū)別于特殊目標的檢測,本文重點研究一般目標類的檢測方法。由于受視角變換、遮擋、光照變化等影響,同時,目標類內差異較大,都為目標

2、檢測帶來了極大的挑戰(zhàn)。本文對影響目標檢測的前三個關鍵因素進行了深入的探討,在詞袋模型框架下表示圖像,進一步研究圖像中目標的快速搜尋機制,并探索利用不同分類器結合滑動窗口來協同檢測目標。本文的主要研究工作及貢獻如下:
   1)提出了目標檢測的兩層搜索框架。考慮到滑動窗口搜索方式時間復雜性高的局限,和最優(yōu)子窗口搜索機制(Efficient Subwindow Search)對目標定位較粗糙的局限,本文將兩者結合起來,先利用最優(yōu)子窗

3、口搜索機制對目標進行粗定位,然后利用滑動窗口搜索機制對目標進行精細定位。實驗驗證了本文在檢測精度和計算時間上的有效性。
   2)提出一種基于視覺詞判別性權重驅動的分支限界快速目標定位方法。針對最優(yōu)子窗口搜索機制在訓練樣本不充足時,對目標定位不準確,本文研究視覺詞的判別性,從而優(yōu)化其在決策函數中對應的權重,較魯棒地得到目標候選區(qū)域。實驗驗證了結合三種不同評價視覺詞方法優(yōu)化后的權重,獲得的候選區(qū)域更加穩(wěn)定。
   3)提出

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論