精选优质文档-倾情为你奉上一、传统目标检测方法如上图所示,传统目标检测的方法一般分为三个阶段:首先在给定的图像上选择一些候选的区域,然后对这些区域提取特征,最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。(1) 区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置,而且目标的大小、长宽比例也不确定,所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历,而且需要设置不同的尺度,不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置,但是缺点也是显而易见的:时间复杂度太高,产生冗余窗口太多,这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。(实际上由于受到时间复杂度的问题,滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个,所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测,即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域) (2)特征提取由于目标的形态多样性,光照变化多样性,背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。(这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等)(