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《华中科技大学》 2010年
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基于上下文的目标检测与识别方法研究

高常鑫  
【摘要】: 目前主流的目标检测与识别方法是基于局部特征的,但是该类方法在图像质量比较差的情况下存在不确定性或者歧义性,而且视觉搜索效率比较低。上下文信息主要有两个作用,即消除不确定性或歧义性以及减少处理时间。因此上下文信息正好适合解决基于局部特征方法的问题。为此本文的研究内容是基于上下文的目标检测与识别方法,包括不同层次的上下文特征的研究和分类器算法的研究。 在几何上下文方面,从生物学原理出发,结合计算机视觉中的模型,提出了一种基于特征的几何上下文的目标检测识别方法,利用生命期来描述特征点的稳定性,利用一组模板来捕获特征点分布的空间信息,既捕获了亮度信息和几何上下文信息,又很好地获得了判别能力和泛化能力之间的折衷。 在邻域上下文方面,考虑到部件检测在基于局部特征方法中的重要性,提出了一种基于邻域上下文约束的部件检测方法,即在检测部件过程中考虑了邻域的上下文约束,其中邻域上下文用基于块的局部二值模式来描述,该描述计算简单快速,保证了部件检测的准确性和速度,进一步提高了目标检测算法的性能。 在全局上下文方面,从目标检测的准确率和速度方面出发,分析了全局上下文特征在目标检测中的作用,在此基础上提出一种自上而下的目标检测方法,利用嵌套的级联结构将局上下文特征、局部上下文特征和局部表观特征组织起来,充分利用三种特征各自不同的作用,最后得到了一种快速而准确的目标检测算法。 在场景上下文方面,针对两种情况进行了研究。一是针对模板匹配方法,在分析生物学研究成果的基础上,得到了空间一致性规律;然后依据该规律提出了一种基于场景上下文的模板匹配方法,将模板与子图的相似性放到场景上下文中度量,提高了模板匹配方法的鲁棒性。二是针对场景分类任务,详细分析了当前主流的基于场景整体特征的模型,提出了一种更加鲁棒的方法,考虑了像素域和调制域两个通道的信息,并且考虑了粗糙的空间分布信息,这些丰富的信息保证了该方法的突出性能。 在分类器的研究方面,提出了一种改进的AdaBoost算法,包括距离相关的判别准则,和基于核的感知器强分类器优化方法。这两个改进有效地解决了AdaBoost算法中的弱分类器选择和强分类器优化两个基本问题,提高了AdaBoost算法的分类性能。 最后,本文对所做的工作进行了归纳总结,并且结合本文的不足之处,分析和讨论了进一步的研究计划。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 李宏伟;徐晓滨;文成林;;基于空间位置关系改进的物体识别上下文模型[J];杭州电子科技大学学报;2013年06期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 胡德昆;基于生物视觉感知机制的图像理解技术研究[D];电子科技大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 常峰;基于空间邻域词袋模型的图像标注技术[D];华中科技大学;2011年
2 宋云峰;基于类内共享特征模型的多类遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2011年
3 朱鹏;前视序列图像地面目标识别定位方法研究[D];华中科技大学;2012年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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3 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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5 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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8 王红霞;田国会;李晓磊;卜范骞;;基于地标信息融合的家庭环境机器人组合导航[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 ;Loop-closing By Using SIFT Features for Mobile Robots[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵洪朋;优秀散打运动员知觉预测过程认知特征与神经机制研究[D];上海体育学院;2010年
2 王玉全;基于全景视觉的移动机器人同时定位与地图创建方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 王作为;具有认知能力的智能机器人行为学习方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
4 宋抗;压缩机活塞圆度误差数字检测系统研究[D];河南理工大学;2010年
5 周雪梅;基于颜色和形状特征的图像检索技术研究[D];河南理工大学;2010年
6 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
7 张聪炫;基于蚁群算法由直线光流场重建三维结构的研究[D];南昌航空大学;2010年
8 田冰;基于SOM网的多目标图像轮廓提取技术的研究[D];南昌航空大学;2010年
9 陈忠翔;基于立体视觉的三维重建方法研究[D];南昌航空大学;2010年
10 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 明冬萍,骆剑承,沈占锋,汪闽,盛昊;高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究[J];测绘科学;2005年03期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 郑庆庆;纹理特征提取及其在图像分割中的应用研究[D];华中科技大学;2011年
2 魏龙生;视觉信息处理中注意机制计算模型研究[D];华中科技大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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3 黄伟麟;SAR成像目标识别子区选取与匹配方法研究[D];华中科技大学;2011年
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 徐国庆,杨丹,王彬洁,文俊浩;乐音识别方法及应用[J];计算机应用;2005年04期
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8 赵明;手写印刷体汉字识别方法综述[J];计算机研究与发展;1993年04期
9 贺无名;;语音识别技术及其研究进展[J];中国科技信息;2006年18期
10 曾鸿;;虚假竞争情报的识别[J];情报杂志;2007年02期
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2 管天云;徐亮;蒋静坪;;基于小波变换的机器人视觉技术[A];1998中国控制与决策学术年会论文集[C];1998年
3 邓宏文;王红亮;祝永军;T.A.Cross;;重力流沉积基准面的识别方法及其在陆相盆地中应用[A];2001年全国沉积学大会摘要论文集[C];2001年
4 郑凯;;建立多维数据异常点识别方法的尝试[A];第八届全国体育科学大会论文摘要汇编(一)[C];2007年
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6 宋义民;陈永红;李瑞民;周春红;;浅谈气测录井双单根峰的识别[A];录井技术文集(第四辑)[C];2004年
7 郭文川;郭康权;朱新华;;介电特性在番茄和苹果品种识别中的应用[A];农业机械化与新农村建设——中国农业机械学会2006年学术年会论文集(下册)[C];2006年
8 李永胜;吕林夏;;基于脉冲编码技术的水下目标尺度识别方法研究[A];2011'中国西部声学学术交流会论文集[C];2011年
9 刘杰;秦永强;史元春;;面向交互桌面的高效触点识别方法[A];第六届和谐人机环境联合学术会议(HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议(NCMT2010)、第6届全国人机交互学术会议(CHCI2010)、第5届全国普适计算学术会议(PCC2010)论文集[C];2010年
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 陈旭阳;主动式探测系统高质量检测、成像与识别方法研究[D];西安电子科技大学;2011年
7 吕洁华;高新技术企业核心竞争力研究[D];东北林业大学;2005年
8 夏慧煜;选择性剪接识别相关问题研究[D];清华大学;2006年
9 时洁;基于矢量阵的水下噪声源近场高分辨定位识别方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 赵鹏;基于切削体分解组合策略的工艺特征识别方法研究[D];武汉理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 唐福辉;现有液化识别方法对比分析[D];中国地震局工程力学研究所;2011年
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3 李怀鹏;运行模态分析中周期性激励识别方法研究[D];南京航空航天大学;2010年
4 李正东;典型信号调制类型识别方法研究[D];电子科技大学;2013年
5 孙娟红;车标识别方法研究[D];辽宁师范大学;2011年
6 杨哲睿;基于MMTD的网络流量应用识别方法[D];南京邮电大学;2012年
7 陈蕾;一种面向移动互联网的业务识别方法研究[D];吉林大学;2011年
8 钟以融;P2P流量识别方法研究[D];东北财经大学;2010年
9 孟磊磊;基于行为特征的P2P应用识别方法的研究[D];曲阜师范大学;2011年
10 乌英嘎;星载电子设备活动多余物识别方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
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