电视技术
電視技術
전시기술
TV ENGINEERING
2014年
13期
178-182
,共5页
目标检测%两级级联%自适应子分类%交叉验证%快速准确
目標檢測%兩級級聯%自適應子分類%交扠驗證%快速準確
목표검측%량급급련%자괄응자분류%교차험증%쾌속준학
object detection%2-stage Detector%self-adaptive sub-categorization%cross-validation%fast and effective
在基于机器学习的目标检测中,检测速度和检测准确性是主要考虑的问题.通过所设计的两级级联和自适应子分类的方法,有效提升了检测速度和检测的准确率.在实际检测时,可以通过一些简单的特征,快速否定绝大多数非检测目标的探测窗口,因此设计了两级级联的方法获得较高的检测速度:在两级级联的第一级采用一种快速简单的检测方法,快速地否定绝大多数错误的探测窗口,并使得几乎所有的正确的探测窗口通过第一级检测.在实际场景下,同一类目标常常有不同的表现形态,如不同姿势、颜色等,因此设计了自适应子分类的方法来获得较高的检测准确率:在两级级联的第二级通过对一类目标使用自动子分类的方法训练多个识别模型,在子分类过程中自动寻找最优分类方法,提升了识别的准确性.在利用著名的UIUC数据集以及一些高清图像的检测实验结果表明,该算法显著提升了检测速度和准确性.
在基于機器學習的目標檢測中,檢測速度和檢測準確性是主要攷慮的問題.通過所設計的兩級級聯和自適應子分類的方法,有效提升瞭檢測速度和檢測的準確率.在實際檢測時,可以通過一些簡單的特徵,快速否定絕大多數非檢測目標的探測窗口,因此設計瞭兩級級聯的方法穫得較高的檢測速度:在兩級級聯的第一級採用一種快速簡單的檢測方法,快速地否定絕大多數錯誤的探測窗口,併使得幾乎所有的正確的探測窗口通過第一級檢測.在實際場景下,同一類目標常常有不同的錶現形態,如不同姿勢、顏色等,因此設計瞭自適應子分類的方法來穫得較高的檢測準確率:在兩級級聯的第二級通過對一類目標使用自動子分類的方法訓練多箇識彆模型,在子分類過程中自動尋找最優分類方法,提升瞭識彆的準確性.在利用著名的UIUC數據集以及一些高清圖像的檢測實驗結果錶明,該算法顯著提升瞭檢測速度和準確性.
재기우궤기학습적목표검측중,검측속도화검측준학성시주요고필적문제.통과소설계적량급급련화자괄응자분류적방법,유효제승료검측속도화검측적준학솔.재실제검측시,가이통과일사간단적특정,쾌속부정절대다수비검측목표적탐측창구,인차설계료량급급련적방법획득교고적검측속도:재량급급련적제일급채용일충쾌속간단적검측방법,쾌속지부정절대다수착오적탐측창구,병사득궤호소유적정학적탐측창구통과제일급검측.재실제장경하,동일류목표상상유불동적표현형태,여불동자세、안색등,인차설계료자괄응자분류적방법래획득교고적검측준학솔:재량급급련적제이급통과대일류목표사용자동자분류적방법훈련다개식별모형,재자분류과정중자동심조최우분류방법,제승료식별적준학성.재이용저명적UIUC수거집이급일사고청도상적검측실험결과표명,해산법현저제승료검측속도화준학성.
