基于稀疏表示的可变形部件模型目标检测

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1、葦巧化巧１０巧０学号２０１３３０１１１７５０分类号ＴＰ３９１密级公开淋渾硕±学位论文基于稀疏表示的可变形部件模型目’标检测学位申请人袁奕珊指导教师陈嫌副教授信息工程学院学院名称学科专业计赏机科学与技术研究方向计算机视觉二〇—六年六月四日ＯｂｅｃｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎｗｉｔｈＳａ巧ｅｊｐＲｅｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄＤｅｆｏｒｍａｂｌｅＰａｒｔＭｏｄｅｌｐＣａｎｄｉｄａｔｅＹｕａｎＹｉｓｈａｎＳｕｅｒｖｉ

2、ｓｏｒＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆ．ＣｈｅｎＳｈｕｐＣｏｌｌｅｅＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｇＰｒｏｒａｍＣｏｍｕｔｅｒｓｃｉｅ打ｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐｇＳｅｃｉａｌｉｚａｔｉｏｎＣｏｍｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎｐｐＤｅｒｅｅＭａｓｔｅｒｏｆＳｃｉｅｎｃｅｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔＸｉａｎａｔａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｙＤａｔ４．２０１６ｅＪｕｎｅ湘潭大学学位论文原倒巧声明本人郑重声明：所呈交的论文是本

3、人在导师的指导下独立进行研巧所取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：＇：日期２４年月《日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湘潭大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行

4、检索。，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文涉密论文按学校规定处衝：作者签名：日期２４年｛月《日《《导师签名：日期：如ｉ年月日摘要一目标检测是从获取的图像中提取感兴趣的区域，作为图像处理的个基础而重要的、、问题深受国内外学者的重视，在视觉导航目标侦查空间遥感等方面具有广泛应用。一由于目掠本身外表的多变性和外界环境的复杂性，因此从静态图片中检测并定位某类目标例如人或车）的工作变得非常复杂。基于可变形部件模型ＤＰＭ（ＤｅｆｏｒｍａｂｌｅＰａｒｔ（２００８一Ｍｏｄｅ

5、ｌ）的目标检测算法是由Ｐ．Ｆｅｌｚｅｎｓｚｗａｌｂ于年提出，是种鲁棒且高效的目标检测方法。目前ＤＰＭ已成为众多分类、分割、姿态估计等算法的核也部分，利用这个模型的方法在近几届ＰＡＳＣＡＬＶＯＣＣｈａｌｌｅｎｇｅ中都取得了较好的效果。基于可变形部件模型的目标检测算法采用方向梯度直方图ＨＯＧ（陆ｓｔｏｇｒａｍｏｆＯｒｉｅｎｔｅｄＧｒａｄｉｅｎｔ）进斤特征表示，由于ＨＯＧ无法处理模糊的边界而且忽略了平滑的特征区域，从而影响了ＤＰＭ算法的性能。近年来对于稀疏表示的研究越来越热，尤其是一在图像处

6、理和识别方面效果显著。为了提高ＤＰＭ的性能，提出种基于稀疏表示的可一变形部件模型目标检测的方法。该方法利用稀疏编码构建种新的特征描述子来取代原可变形部件所使用的方向梯度直方图，新的特征描述子能够描述物体更多的信息，对图像中的噪声不敏感。实验结果表明，提出的方法在ＰＡＳＣＡＬＶＯＣ２０１２数据集上提高了原可变形部件模型算法的精度。关键词：可变形部件模型；目标检测；稀疏表示；稀疏编码ＩＡｂｓｔ巧ｃｔＯｂｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｃａｐｔｕｒ

7、ｅｄｉｍａｇｅｓｏｆｔｈｅａｒｅａｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔａｓａｂａｓｉｃｊ，ａｎｄｉｍｏｒｔａｎｔｒｏｂｌｅｍｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｂｙｔｈｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｏｆｓｃｈｏｌａｒｓｂｏｔｈａｔｈｏｍｅａｎｄｐｐａｂｒｏａｄｉｔｈａｓ过ｗｉｄｅｒａｎｅｏｆａｌｉｃａｔｉｏ打ｓｉ打ｏｂｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｖｉｓｕａｌｎａｖｉａｔｉｏｎｓａｃｅｒｅｍｏｔｅ，ｇｐｐｊ，ｇ，ｐｓｅｎｓｉｎａｎｄｓｏｏｎ．Ｆｏｒｔｈｅｄｅｔｅｃｔ

8、ｉｏｎａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｏｎｅｋｉｎｄｏｆｏｂｅｃｔｓｕｃｈａｓ泣ｅｒｓｏｎｏｒｃａｒｇｊ（ｐ）ｆｒｏｍｔｈｅｓｔａｔｉｃｉｍａｇｅｓ，ｄｕｅ化ｔｈｅａｐｐｅａｒａｎｃｅｏｆｔｈｅｏｔｉｊｅｃｔｉｎｔｈｅｓｅｃａｔｅｇｏｒｉｅｓｄｉｆｅ