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1、計(jì)算機(jī)視覺是利用計(jì)算機(jī)和輔助設(shè)備,模仿人類的視覺功能,在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)成像,和觸發(fā)視覺的后續(xù)行為。其作為計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,范圍較廣,涉及多個(gè)方面的內(nèi)容,如計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、人工智能、信號(hào)處理等。計(jì)算機(jī)視覺在應(yīng)用前景方面也很廣泛,如門禁系統(tǒng)的人臉識(shí)別、工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)等。目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺研究的一個(gè)方向,對(duì)后續(xù)觸發(fā)的行為有著決定性的影響。國(guó)內(nèi)外有大批學(xué)者對(duì)目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行研究,并取得了豐富的成果。本文在已有成果的基礎(chǔ)上,對(duì)基于H
2、aar特征的目標(biāo)檢測(cè)方法在可變特征目標(biāo)物體處于任意運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的檢測(cè)內(nèi)容進(jìn)行了研究和應(yīng)用。
本文主要介紹了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中Haar特征目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)理論和相關(guān)技術(shù),重點(diǎn)研究目標(biāo)、觀測(cè)點(diǎn)和背景三者在任意運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下,檢測(cè)可變特征目標(biāo)的內(nèi)容,還對(duì)目標(biāo)檢測(cè)追蹤系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用。
在目標(biāo)檢測(cè)方面,研究和分析了傳統(tǒng)的Haar特征目標(biāo)檢測(cè)方法,針對(duì)該方法在可變特征目標(biāo)檢測(cè)上的運(yùn)用,提出了一個(gè)改進(jìn)策略。傳統(tǒng)Haar特征檢測(cè)方法只是
3、對(duì)已提供的訓(xùn)練樣本中的目標(biāo)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和檢測(cè),沒有對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納總結(jié),使系統(tǒng)不能持續(xù)有效地檢測(cè)出已發(fā)生特征變化的原目標(biāo)物體。為此本文針對(duì)這一問題,提出改進(jìn)的Haar特征目標(biāo)檢測(cè)方法,在特征訓(xùn)練部分加入主動(dòng)預(yù)估的環(huán)節(jié),使系統(tǒng)在當(dāng)前時(shí)刻能對(duì)下一時(shí)刻特征變化后的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別。另外系統(tǒng)還設(shè)計(jì)了雙級(jí)聯(lián)分類器結(jié)構(gòu),其作用是抑制預(yù)估環(huán)節(jié)造成的目標(biāo)特征范圍膨脹,和充分利用歷史數(shù)據(jù)的便利性、校驗(yàn)性的價(jià)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法不僅能實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地檢測(cè)出
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