關(guān)節(jié)式物體檢測(cè)識(shí)別及應(yīng)用.pdf

1、復(fù)旦大學(xué)碩士學(xué)位論文目錄目錄目錄……，......................................................................................................................................……i摘要..............................................................

2、..............................................……，........................……lAbstract.....................……，..........................................................................................................……11第一

3、章緒論.............................................................................................................................……31.1研究背景和意義.................……，................……，........................................

4、..................……31.2研究?jī)?nèi)容和方法................……，.…，.....................................................……，.................……61.2.1研究問題描述........……，.……，............................................................……，.…

5、，，.，…，61.2.2研究方法回顧..........……，..........................................................................……，……71.3主要設(shè)計(jì)難點(diǎn)....................................................................................................

6、........……81.4本文的組織結(jié)構(gòu)..........................................................................................……，..…，……10第二章物體檢測(cè)識(shí)別綜述...............……，......……，.，..........................................................

7、.....……n2.1圖像特征提取與特征選擇......................................……，......................................……，.1幾2.1.1基于顏色通道的直方圖特征........................................................................……112.1.2基于局部點(diǎn)的特征.......

8、.................................................................................……132.2物體識(shí)別方法綜述.............................……，...............................................................……212.2.1基于統(tǒng)計(jì)的方法與基于物體部件的識(shí)別框架.

9、...........................................……222.2.2基于特征匹配的物體識(shí)別分類方法.............……，...............................……，……292.3物體識(shí)別性能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn).......................................……，............................................

10、.……312.4物體識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介....................................................……，.…，..............................……312.4.1數(shù)字手寫體(MNIST)數(shù)據(jù)庫(kù).....................................................................……312.4.2Caltech101數(shù)據(jù)庫(kù)

11、.........................................................................................……312.4.3Microsoftobjectrecognitiond。ta匕ase數(shù)據(jù)庫(kù)..…，...............................……，..……322.4.4PALvisualobjectoasses數(shù)據(jù)庫(kù)............

12、..................................................……322.5本章小結(jié)...............................................……，............................................................……33第三章結(jié)合識(shí)別與分割的關(guān)當(dāng)獷式物體檢測(cè)方法.........……，............

13、....................................……343.1算法動(dòng)機(jī)...................................................……，................……，.................................……353.2預(yù)處理.........................................................

14、.............................................................……3633圖像特征提取和特征選擇.........……、....................................................……、…、、.、..…363.3.1邊緣信息特征.........................……，..........................

15、...............……，................……373.3.2直方圖區(qū)間模糊化處理…，............................................................................……383.3.3特征選擇............................……，.............................................

16、........................……383.4關(guān)節(jié)式物體模型...........……，......……，.........................................................……，.......……393.4.1條件隨機(jī)場(chǎng).…，二，.…，二，....................................................................

17、.............……393.4.2樹結(jié)構(gòu)模型..............................……，...............................................................……403.5白頂向下的假設(shè)估計(jì).............................……，.，...............................................

18、.........……413.5.1迭代分析算法.....................……，，...............................................................……，二413.5.2新穎的推理分析過程..............................……，..............................................……423.5.3

19、回溯過程....................……，.............................................................................……443.5.4泛化能力............................……，.，..............……，....................……，...................……453.6利用分類

20、器進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證........……，.............……，..................................……，...........……463.7關(guān)節(jié)式物體姿勢(shì)估計(jì)..................……，............……，.................................................……473.8試驗(yàn)結(jié)果......……，二，...............

21、..................................................……，...........……，.......……48復(fù)口.大學(xué)耐之士學(xué)位論文摘要摘要計(jì)算機(jī)視覺(comp。tervision)是研究如何使機(jī)器對(duì)多維圖像數(shù)據(jù)產(chǎn)生智能感知的科學(xué)。目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)識(shí)別屬于基礎(chǔ)領(lǐng)域研究，對(duì)圖像理解至關(guān)重要。有效的目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)識(shí)別算法框架是圖片檢索、醫(yī)學(xué)圖像處理、視頻監(jiān)測(cè)、人機(jī)界面交互系統(tǒng)等領(lǐng)域的前提、保障。然而

22、，目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)識(shí)別技術(shù)尚處在初級(jí)階段、前景廣闊，關(guān)節(jié)式物體檢測(cè)識(shí)別的通用魯棒性理論和算法框架仍未出現(xiàn)。本文提出簡(jiǎn)單的基于可變形模型的迭代關(guān)節(jié)式物體檢測(cè)識(shí)別算法框架。該算法對(duì)傳統(tǒng)的關(guān)節(jié)式物體模型作出相應(yīng)的改進(jìn)，基于改進(jìn)的底層圖像形狀特征尋找局部關(guān)節(jié)式物體匹配，并組織起來產(chǎn)生目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)識(shí)別的假設(shè)結(jié)果。背景雜物干擾信號(hào)是影響目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)識(shí)別性能的關(guān)鍵因素，特征改進(jìn)主要是為避免背景信號(hào)對(duì)目標(biāo)對(duì)象的形狀特征產(chǎn)生干擾并使得形狀特征對(duì)關(guān)節(jié)式物體局部

23、形變有著較好容忍。利用先驗(yàn)概率模型在圖像中尋找關(guān)節(jié)式物體假設(shè)檢測(cè)結(jié)果是自頂向下的搜索識(shí)別過程，目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)識(shí)別率較高但精確度卻不理想。為有效提高目標(biāo)對(duì)象的檢測(cè)識(shí)別精確度，利用分類器對(duì)關(guān)節(jié)式物體檢測(cè)識(shí)別的假設(shè)結(jié)果作真假辨別，并結(jié)合自底向上局部分割區(qū)域獲取關(guān)節(jié)式物體在圖像中的前景估計(jì)信息。由最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，利用一該方法所抽取的圖像底層形狀特征可以較好地去除掉背景雜物干擾信號(hào)，進(jìn)行目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)識(shí)別，檢測(cè)識(shí)別精確度較高。匹配目標(biāo)對(duì)象的檢測(cè)