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文檔簡介
1、讓計算機和人一樣擁有目標檢測與識別能力,一直都是人類的夢想。現(xiàn)實生活中目標可以分為有豐富紋理的目標和少紋理目標,豐富紋理的目標檢測識別技術(shù)已經(jīng)比較成熟,因此本文著重研究少紋理目標檢測識別。目標檢測識別技術(shù)通常需要適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境,存在背景雜亂、光照變化、目標尺度和視角變化、目標被遮擋等問題。針對這些問題,研究人員提出了許多目標檢測與識別算法。本文試圖實現(xiàn)對少紋理目標進行實時魯棒檢測識別,主要進行了以下幾方面工作:
(1)提取包含
2、一般目標類別的候選區(qū)域加速目標檢測識別過程。傳統(tǒng)的目標檢測識別方式是在輸入圖像上通過滑動窗口方式,識別每一個窗口是否包含目標。通常輸入圖像中會存在大量不包含目標的背景區(qū)域,在這些區(qū)域中檢測目標會浪費大量時間。本文改進已有的候選窗口提取方法Selective Search,并利用改進的算法提取包含一般目標的候選區(qū)域,最后只在這些候選區(qū)域中識別是否存在目標,大大提高目標檢測效率。
?。?)通過模板匹配進行少紋理目標檢測識別。少紋理目
3、標主要在目標輪廓上提取特征進行匹配。DOT方法通過在少紋理目標輪廓上提取主梯度方向作為特征,將目標模板以滑動窗口方式和輸入圖像進行匹配。但是在輸入圖像背景雜亂或者存在與目標輪廓相似的干擾物體時,DOT方法目標檢測性能很低。本文在已有DOT方法上進行擴展,先為DOT方法模板匹配相似度設(shè)置一個閾值,返回輸入圖像中匹配相似度大于該閾值的所有窗口,在模板上區(qū)分度大的局部區(qū)域提取顏色特征,和返回的窗口進行二次匹配,排除不包含目標的干擾窗口。
4、> ?。?)通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行少紋理目標檢測識別。目前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)應(yīng)用研究主要集中在深度模型區(qū)域,然而在目標類別比較少、訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限時可以采用淺層網(wǎng)絡(luò)。本文通過訓(xùn)練兩個淺層CNN實現(xiàn)少紋理目標的檢測識別。第一個網(wǎng)絡(luò)用于對目標進行分類,第二個網(wǎng)絡(luò)則用于將目標特征映射到低維空間中,利用最近鄰方法在低維空間中找到與待檢測圖像目標視角最接近的模板,從而實現(xiàn)在輸入圖像中不僅檢測出目標位置,同時識別目標的三維姿態(tài)。
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