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广义对象检测
发布时间: 2017-07-23      大小:  16px  14px  12px

大约从2005年开始,随着人脸检测问题的逐渐解决和人脸检测算法在别的物体上不理想的结果, 使得人们把目光投向更为广义的对象检测算法研究。 这一时期人们的目标是, 不再.设计局限f某类对象的检测算法, 而是设计广义的对象检测算法(一个检测算法能有效地应用于多类对象)。从2006年起, VOC(visual object challenging)(Everinghametal., 2006)提出的检测任务包括人、自行车、猫、马等20类对象。这些对象都有一个共同的特点:較接体。自身表观信息不仅会随着视角变化,而且随着自身姿态的变化而变化,从而造成了对象的类内变化较大。 由于对較接体的检测还处于发展阶段, 我们主要探讨其中的代表一行人对象检测(Dala1eta1., 2005)。

相对于較接体而言,各种非較接体检测技术的有效性也随之下降,但以统计学习为基础的处理思路得到广泛的承认和进一步发展(Violaeta1., 2005; Majiela1., 2009; Felzenszwalbeta1., 2008; Pangeta1., 2008b)。这一阶段,目标旗帜鲜明地集中于: 提高检测的准确性。 相比前两个时期, 计算机的运算速度和存储能力有了更大的发展,而且层次.结构的检测器(Violaetal, 2001, Felzenszwalbetal, 2010) 也让更多的研究者不再偏重于如何提高检测速度。