本文關(guān)鍵詞：基于范例集成的目標(biāo)檢測(cè)模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目標(biāo)檢測(cè)作為從底層圖像處理到上層圖像理解之間的關(guān)鍵步驟,已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別的一個(gè)非常重要的研究方向。其目的在于從靜態(tài)圖片或者動(dòng)態(tài)視頻中檢測(cè)并且定位所指定類型的目標(biāo)物體,且已被廣泛應(yīng)用于許許多多重要的行業(yè)領(lǐng)域,例如公共安全監(jiān)控、交通道路系統(tǒng)以及智能導(dǎo)航等。但目前的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在性能上還有很大的提高空間,譬如如何提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率、增強(qiáng)檢測(cè)的魯棒性和智能化效果等。隨著這些性能問(wèn)題地不斷完善,在普遍智能化、信息化、自動(dòng)化發(fā)展的今天,目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)將能更為成熟地應(yīng)用到整個(gè)人類的生產(chǎn)和生活中,幫助改善人類的生產(chǎn)、生活質(zhì)量。本文深入研究了基于范例(Exemplar)集成的目標(biāo)檢測(cè)方法,結(jié)合非平衡學(xué)習(xí)理論,提出了改進(jìn)后的多實(shí)例學(xué)習(xí)(Multiple Instance Learning)框架,實(shí)現(xiàn)了最終的目標(biāo)檢測(cè)模型,在結(jié)果上取得了較好的目標(biāo)檢測(cè)效果。首先基于范例集成方法,在大規(guī)模的樣本中選定目標(biāo)類別進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)定,提取目標(biāo)的梯度直方圖(HOG)特征,通過(guò)深度挖掘有效負(fù)樣本的訓(xùn)練過(guò)程,為每一個(gè)單獨(dú)的范例訓(xùn)練相應(yīng)的線性SVM分類器——單范例分類器。同時(shí),基于單范例分類器在驗(yàn)證集中的檢測(cè)結(jié)果構(gòu)建關(guān)聯(lián)矩陣及共存矩陣,以集成這些單范例分類器。其次,為了進(jìn)一步抑制檢測(cè)模型對(duì)負(fù)樣本的響應(yīng),本文融合了改進(jìn)后的多實(shí)例學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練生成單類分類器,利用非平衡學(xué)習(xí)的手段大幅降低了目標(biāo)誤檢率。除此之外,對(duì)于所需檢測(cè)的目標(biāo)類別做了更細(xì)化的設(shè)定,同時(shí)在檢測(cè)結(jié)果上,提供了偽3D效果的顯示方式,以判斷被檢測(cè)目標(biāo)的形態(tài)和方向性等信息,以此提高目標(biāo)檢測(cè)的智能化效果。本文模型建立使用Matlab和C++混合編程以提高效率,使用Pascal VOC2007作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù),主要挑選數(shù)據(jù)庫(kù)中的小型車、自行車、馬作為研究目標(biāo),通過(guò)調(diào)節(jié)各環(huán)節(jié)參數(shù),從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出,相比原始的范例集成模型,本文所提出的目標(biāo)檢測(cè)模型就平均準(zhǔn)確率而言,針對(duì)小型車、自行車和馬三個(gè)類別分別提高了21.4%、18.1%和26.0%,表現(xiàn)出了更好的檢測(cè)性能。
【關(guān)鍵詞】：目標(biāo)檢測(cè) 范例集成 梯度直方圖 負(fù)樣本挖掘 共存矩陣 多實(shí)例學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-12
• 第1章 引言12-16
• 1.1 目標(biāo)檢測(cè)研究的背景與意義12-14
• 1.2 本文主要工作與成果概述14-15
• 1.3 章節(jié)安排15-16
• 第2章 目標(biāo)檢測(cè)算法綜述及方法介紹16-32
• 2.1 目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域難點(diǎn)16-18
• 2.2 目標(biāo)檢測(cè)研究現(xiàn)狀18-20
• 2.3 目標(biāo)檢測(cè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)20-29
• 2.3.1 圖像特征提取21-25
• 2.3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法25-29
• 2.4 非平衡學(xué)習(xí)研究29-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第3章 范例(EXEMPLAR)集成的目標(biāo)檢測(cè)基礎(chǔ)模型實(shí)現(xiàn)32-53
• 3.1 范例集成模型背景33
• 3.2 范例集成基礎(chǔ)框架實(shí)現(xiàn)33-48
• 3.2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)定34-36
• 3.2.2 特征提取36-41
• 3.2.3 分類器訓(xùn)練41-45
• 3.2.4 驗(yàn)證集校正45-47
• 3.2.5 測(cè)試集檢測(cè)47-48
• 3.3 范例集成基礎(chǔ)模型的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果與分析48-52
• 3.4 本章小結(jié)52-53
• 第4章 融合多實(shí)例學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)模型改進(jìn)53-65
• 4.1 多實(shí)例學(xué)習(xí)背景53-54
• 4.2 多實(shí)例學(xué)習(xí)算法框架實(shí)現(xiàn)54-62
• 4.2.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)55-57
• 4.2.2 訓(xùn)練過(guò)程57-61
• 4.2.3 檢測(cè)過(guò)濾61-62
• 4.3 改進(jìn)模型后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析62-64
• 4.4 本章小結(jié)64-65
• 第5章 本文目標(biāo)檢測(cè)模型性能分析65-74
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及參數(shù)設(shè)定65-66
• 5.2 檢測(cè)性能結(jié)果對(duì)比與分析66-73
• 5.3 本章小結(jié)73-74
• 第6章 總結(jié)與展望74-77
• 6.1 本文總結(jié)74-76
• 6.2 未來(lái)研究工作和展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 致謝81-82
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文82-84

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4 祝e，

本文編號(hào)：258940