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基于条件随机场的目标检测方法研究
| 论文题名： | 基于条件随机场的目标检测方法研究 |
| 关键词： | 车辆检测;条件随机场模型;上下文信息;空间约束项;限域拟牛顿法 |
| 摘要： | 交通拥挤、交通事故频繁发生,这是非常明显的问题,很多国家都存在这样的问题,智能交通系统(ITS)就在这样的情形下产生了。车辆检测的作用对于智能交通系统来说是很关键的,在军事和民用方面都有着广泛的应用。本文针对车辆检测的问题进行了研究,主要研究了基于条件随机场模型的车辆目标的检测。 然而,现有的方法大多是单一的地物检测,没有综合考虑各种地物的空域上下文的信息。近来,我们发现条件随机场被用于遥感图像的分类,这种方法综合了上下文的信息并取得了较好的效果。据此,本文针对遥感图像尝试建立地物检测的综合上下文模型,提出了基于条件随机场的方法来进行车辆的检测。 在条件随机场建模部分,不仅考虑了单点项的信息,而且结合了上下文信息考虑了空间约束项的作用。在单点项中,我们采用了多元逻辑回归(MLR)模型;在空间约束项中,采用了结合空间四邻域的高斯核密度估计模型。综合考虑两部分的作用,有力地提高了检测的效果。 在模型参数训练和概率推测部分,我们使用了限域拟牛顿法(L-BFGS)去训练优化 MLR模型的参数,并使用最大后验概率去判断最终的检测结果。从实验的结果可以看到,把我们的算法应用到车辆目标得到了较好的检测效果。 |
| 作者： | 张瑜 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 齐飞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西安电子科技大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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