目标检测与识别培训教材(PPT 110页)

Lecture12ObjectDetectionandRecognition
目标检测和识别
怎样检测和识别图像中物体，如汽车、牛等？
目标识别的应用
难点之一:如何鲁棒识别？
类内差异（intra-classvariability）
类间相似性（inter-classsimilarity）
难点之二：计算量大
一幅图像中像素个数多，目前每秒约产生300G像素的图像/视频数据。
Google图片搜索中已有几十亿幅图像
全球数字照相机一年产生180亿张以上的图片（2004年）
全球一年销售约3亿部照相手机（2005）
人的物体识别能力是强大的
灵长类动物约使用大脑皮层的一半来处理视觉信息[FellemanandvanEssen1991]
可以识别3,000-30,000种物体
物体姿态可允许30度以上的自由度。
难点之三：如何在小样本条件下学习
物体识别方法
检测(detection)vs.不检测
表示(representation)
颜色、纹理、边缘、梯度、局部特征、深度、运动等等。
分类(classificationorcategorization)
K近邻（KNN）
神经网络（NN）
支持向量机（SVM）
Boosting(Adaboost等)
隐马尔科夫模型（HMM）
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