基于視覺詞匯的物體檢測方法研究.pdf

1、物體檢測是計算機視覺領域的一項重要技術(shù)。一般來說,物體檢測的目的在于檢測圖像或視頻中出現(xiàn)的特定語意對象,例如行人,建筑,人臉等。其中的一些領域,如行人檢測和車輛檢測等,已經(jīng)有了較深入的研究。然而,目前流行的物體檢測方法很少考慮大數(shù)據(jù)情況下物體檢測的問題,比如需要在大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速檢測并定位圖像中出現(xiàn)的某種物體的情況。
　　“視覺詞袋”是近年來在圖像檢索領域里十分流行的一種圖像表示方法。簡單而高效是這種方法的主要特點。該方法的核

2、心是將圖像的局部特征聚類形成“視覺詞匯”,并將圖像表示成包含視覺詞匯的視覺文檔。由于視覺詞匯的可索引性,基于視覺詞匯的圖像檢索與匹配算法一般具有快速高效的特點。
　　本文提出了一種基于視覺詞匯的物體檢測方法,以達到在大型圖像數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)快速物體檢測的目的。方法利用潛在語意分析(LSA)找到視覺詞匯中的“關(guān)鍵詞”,并基于關(guān)鍵詞對目標物體的結(jié)構(gòu)建立了模型,最終使用這種模型實現(xiàn)基于霍夫變換的物體檢測。本文同時也對解決視覺詞匯同義性和多義