目标检测（Object Detection）原理与实现

基于形变部件模型（Deformable Part Models）的目标检测

上节说了基于cascade的目标检测，cascade的级联思想可以快速抛弃没有目标的平滑窗（sliding window）,因而大大提高了检测效率，但也不是没缺点，缺点就是它仅仅是个很弱的特征，用它做分类的检测器也是弱分类器，仅仅比随机猜的要好一些，它的精度靠的是多个弱分类器来实行一票否决式推举（就是大家都检测是对的）来提高命中率，确定分类器的个数也是经验问题。这节就来说说改进的特征，尽量使得改进的特征可以检测任何物体，当然Deep Learning学习特征很有效，但今天还是按论文发表顺序来说下其他方法，（服务器还没配置好，现在还不能大批跑Deep Learning ^.^）,在第四节说了ASM并且简单的提了下AAM，这两个模型其实就是形变模型（deform model）,说到基于形变模型检测物体的大牛，就不得说说芝加哥大学教授Pedro F. Felzenszwalb，Pedro发表很多有关基于形变部件来做目标检测的论文，并靠这个获得了VOC组委会授予的终身成就奖，另外它早期发表的《Belief propagation for early vision》也很出名，虽然比不上Science那样的开辟新领域的Paper,但在不牺牲精度的情况下大

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