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《大连理工大学》 2010年
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基于霍夫变换及条件概率模型的多目标检测

唐晓敏  
【摘要】: 计算机视觉在过去的几十年里得到的快速的发展,目标识别、检测、图像分割与理解的研究在近些年都取得了一系列的成果。随着理论基础的深入,计算机视觉相关方法也逐渐融入到实际的应用中。其中目标的检测与识别与实践紧密相连,尤其是在智能机器人应用领域,通过视觉系统实时进行环境感知,并对动态障碍物进行检测与认知,是移动机器人视觉系统的必备功能。 本文研究目标在于探寻新的多目标检测的模型与方法。基于霍夫变换的传统目标检测算法缺乏概率模型的支持,为了更准确的描述观测数据与假设之间的概率关系,一种新的概率模型被构建并用于解决动态场景下的多目标检测问题。该模型的使用可以摆脱非最大抑制后处理所带来的问题,特别是目标重叠所带来的干扰。 本文的模型构建在霍夫变换的理论之上,探讨了利用随机森林构造霍夫变换函数的方法。以此为基础,讨论了不同的特征对形成霍夫森林的影响,主要是尺度不变特征变换和方向梯度直方图这两种高级特征。同时为了构建基于概率模型的霍夫变换框架,本文还研究了最近较为流行的随机场模型,包括条件随机场和马尔科夫随机场,并最终采用条件随机场作为本文方法的概率模型。 在计算最大后验概率时,本文没有采用传统的全局最优算法,而是提出了一种基于贪心策略的计算方法,即迭代计算局部最优值并更新霍夫图片。一系列的实验及实验结果分析表明本文所提方法能完成多目标以及合理重叠多目标的准确检测,从而验证了所提方法的有效性。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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