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文檔簡(jiǎn)介
1、基于在線學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)較新的研究課題。如何使檢測(cè)模型在執(zhí)行檢測(cè)任務(wù)的同時(shí)進(jìn)行在線學(xué)習(xí),從而模仿人類視覺系統(tǒng)的自我學(xué)習(xí)能力,逐步提高自身的檢測(cè)性能是在線學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的主要研究?jī)?nèi)容。本文提出將跟蹤與檢測(cè)模型的在線學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái),通過(guò)跟蹤自動(dòng)提供檢測(cè)模型在線學(xué)習(xí)的樣本并對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,從而指導(dǎo)檢測(cè)模型的在線學(xué)習(xí)。整個(gè)研究工作主要集中在學(xué)習(xí)樣本類別自動(dòng)標(biāo)注以及提高在線學(xué)習(xí)的分類器分類能力方面。
本文首先提
2、出自適應(yīng)級(jí)聯(lián)分類器算法,將級(jí)聯(lián)分類器算法融入到在線學(xué)習(xí)體系中,使級(jí)聯(lián)分類器可以進(jìn)行在線訓(xùn)練。并且整個(gè)分類器級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)可以進(jìn)行自適應(yīng)的變化,即通過(guò)在線訓(xùn)練過(guò)程中增加級(jí)聯(lián)分類器的級(jí)數(shù)增強(qiáng)分類器分類能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以進(jìn)行自適應(yīng)在線學(xué)習(xí),從而提高目標(biāo)檢測(cè)精度。
其次,針對(duì)在線學(xué)習(xí)中樣本類別自動(dòng)標(biāo)注的難點(diǎn)提出采用粒子濾波跟蹤進(jìn)行在線學(xué)習(xí)樣本的獲取以及樣本類別的自動(dòng)標(biāo)注。利用粒子濾波算法的特性對(duì)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,將錯(cuò)誤的
3、檢測(cè)作為在線學(xué)習(xí)的負(fù)樣本更新檢測(cè)模型。此外,通過(guò)跟蹤獲取真實(shí)目標(biāo)的不同姿態(tài),從中提取檢測(cè)模型較難檢測(cè)出來(lái)的目標(biāo)作為在線學(xué)習(xí)的正樣本。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的有效性。
為了進(jìn)一步提高跟蹤對(duì)檢測(cè)結(jié)果驗(yàn)證的正確性,本文提出了多信息融合的粒子濾波算法,將目標(biāo)輪廓信息融合到粒子似然比計(jì)算中,從而提高跟蹤對(duì)檢測(cè)結(jié)果驗(yàn)證的準(zhǔn)確程度。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明該算法取得了不錯(cuò)的效果。
此外,為了在較少特征數(shù)情況下提高在線學(xué)習(xí)分類器的分
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