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文檔簡介
1、目標檢測是模式識別與計算機視覺中一個重要的領域。在復雜的現實場景中,由于存在遮擋,光照變化,尺度和視角變化甚至相似結構的背景噪聲,同一類的物體往往表現出巨大的視覺差異,這就使得該條件下的目標檢測顯得尤為具有挑戰(zhàn)性。在圖像和視頻中的目標檢測往往使用滑動窗的方法,但是近年來基于霍夫變換的方法受到了廣泛的關注。它最初被用來檢測圖像中的直線,后來發(fā)展到檢測事先設定的形狀。
隱式形狀模型將霍夫變換的思想推廣開來,利用局部特征在三維霍夫假
2、設空間中進行概率投票,將投票值進行線性累加之后,通過在霍夫空間中尋找極值點來檢測目標。盡管隱式形狀模型取得了比較好的檢測效果,但是它仍存在著不足:它假設每一個局部特征的霍夫投票是相互獨立的,但是從概率角度來說,這種獨立性假設是不合理的,因為圖像中相鄰的特征往往是相關的。
條件隨機場是一種判別式的條件概率模型,它繼承了隱式馬爾科夫模型的優(yōu)點,但是同時也松弛了隱式馬爾科夫模型中的強獨立性假設。受條件隨機場的啟發(fā),本文利用它來建立霍
3、夫變換中投票特征與假設之間的關系:假設的條件概率不僅僅依賴于投票特征集,它同時依賴鄰域內的其他假設。
本文利用基于隨機森林的霍夫投票和Parzen窗方法來實現上述的概率模型,主要過程如下:
1)基于隨機森林的霍夫投票,利用正負樣本提取的SIFT特征來建立隨機森林分類器,在葉子節(jié)點中存儲到達的SIFT特征相對于目標中心的偏移量,這樣隨機森林的葉子節(jié)點集可視為一個判別式的碼本。利用隨機森林分類器對測試圖片中的SIFT特征
4、進行分類,再利用上述的判別式碼本和廣義霍夫變換對可能的目標中心進行概率投票。
2)Parzen窗估計,利用核函數估計來描述鄰域內的假設之間的依存關系,本文利用自適應尺度的Mean-shift搜索來實現。
3)基于最大后驗概率的貪心算法,本文采用最大后驗概率求解該概率模型,每次尋找最大極值點,再對三維的霍夫假設空間進行局部更新,如此反復直到到達迭代終止條件。
本文在TUDMotorbikes,UIUC-Car
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