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时间:2019-03-17
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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ObectDetectionwithSa巧ejpReresentationbasedDeformablePartModelpCandidateYuanYishanSuervi
2、sorAssociateProf.ChenShupColleeCollegeofInformationEngineeringgProramComuterscie打ceandtechnologypgSecializationComuterVisionppDereeMasterofSciencegUniversitXianatanUniversityyDat4.2016eJune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(DeformablePart(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PASCALVOCChallenge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stogramofOrientedGradient)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PASCALVOC2012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IAbst巧ctObectdetectionisextractedfromthecaptur
7、edimagesoftheareaofinterestasabasicj,andimortantroblemofimageprocessingbytheattentionofscholarsbothathomeandppabroadithas过wideraneofalicatio打si打obectdetectionvisualnaviationsaceremote,gppj,g,psensinandsoon.Forthedetect
8、ionandlocationofonekindofobectsuchas泣ersonorcargj(p)fromthestaticimages,due化theappearanceoftheotijectinthesecategoriesdife
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