1、目標(biāo)檢測是計算機視覺領(lǐng)域中一個非常重要的問題，其主要任務(wù)是判斷感興趣目標(biāo)是否在圖像中出現(xiàn)，并估計目標(biāo)的位置和尺度。目標(biāo)檢測問題涉及到圖像處理、機器學(xué)習(xí)、最優(yōu)化理論、線性代數(shù)、圖論等多個學(xué)科，具有極其重要的理論研究價值。另外作為許多計算機視覺智能系統(tǒng)的重要組成部分，目標(biāo)檢測同樣具有很高的實際應(yīng)用價值。經(jīng)過近二十多年的研究，目標(biāo)檢測方向獲得了大量有價值的成果，其中基于窗搜索框架的檢測方法因其簡單的系統(tǒng)架構(gòu)和較高的檢測精度受到業(yè)內(nèi)的極大關(guān)注，

2、是現(xiàn)今研究最多應(yīng)用最廣的一類方法。盡管如此，窗搜索檢測方法仍然存在檢測速度慢、訓(xùn)練復(fù)雜度高、目標(biāo)重復(fù)檢測以及定位精度低等諸多問題亟待改進。本文主要針對現(xiàn)有窗搜索檢測方法的不足之處開展深入研究，并提出了相應(yīng)的解決方案。
　　本文開篇闡明了目標(biāo)檢測的主要任務(wù)、研究背景和研究意義。其次介紹了窗搜索檢測方法的基本框架及關(guān)鍵技術(shù)，并對各關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀及存在問題進行了分析和梳理。在總結(jié)分析已有研究成果的基礎(chǔ)上，本文緊緊圍繞窗搜索檢測方法尚

3、待解決的問題開展研究工作，主要包括如下五個方面：
　　1.研究給出一種基于區(qū)域生長的窗搜索方法。
　　窗搜索方法一般為了防止漏檢目標(biāo)，會產(chǎn)生大量候選窗口，從而加大了目標(biāo)檢測的計算負擔(dān)，限制了目標(biāo)檢測速度。為了解決該問題，本文提出了一種基于區(qū)域生長的窗搜索方法。該方法基于圖像的分割線索和目標(biāo)的先驗知識產(chǎn)生候選窗口，在不丟失目標(biāo)的情況下，僅產(chǎn)生少量的候選窗口，加之其本身具有較高的計算效率，因此能有效提高目標(biāo)檢測速度。
　　

4、2.研究給出一種級聯(lián)選擇窗目標(biāo)檢測方法。
　　單獨采用選擇性窗搜索方法提速效果有限，為了進一步提升檢測速度，本文提出了一種級聯(lián)選擇窗快速目標(biāo)檢測方法。該方法分別從三個方面提高檢測速度：1）利用稀疏隨機矩陣把高維圖像特征進行壓縮，減少了特征提取時間；2）研究得到一種軟級聯(lián)支撐矢量機，能夠?qū)蜻x目標(biāo)窗口進行快速準(zhǔn)確判斷；3）將選擇性窗搜索策略引入到級聯(lián)分類器中，能夠由粗到精的采集窗口，進一步減少了計算消耗。實驗結(jié)果表明提出方法能夠有效

5、地提高檢測速度，且檢測精度能與現(xiàn)有最先進的方法相媲美；此外大大縮短了級聯(lián)分類器訓(xùn)練的時間。
　　3.研究給出一種基于局部區(qū)域稀疏表達的目標(biāo)檢測方法。
　　針對已有研究存在訓(xùn)練過程復(fù)雜的問題，提出了一種基于局部區(qū)域稀疏表達的目標(biāo)檢測方法。該方法首先提取目標(biāo)局部區(qū)域作為訓(xùn)練樣本；其次學(xué)習(xí)得到一個具有較強判別性的字典，字典中的每個基與目標(biāo)各局部區(qū)域有明確的對應(yīng)關(guān)系；接著基于各候選窗口稀疏編碼的響應(yīng)檢測目標(biāo)局部區(qū)域；最后利用目標(biāo)局部

6、區(qū)域的檢測結(jié)果和位置約束進行投票，完成目標(biāo)定位。實驗結(jié)果顯示該方法的訓(xùn)練過程僅需要少量正樣本，且訓(xùn)練耗時少，較好地解決了模型訓(xùn)練復(fù)雜的問題。同時由于它借鑒了基于部分檢測目標(biāo)整體的思想，從而能夠有效克服遮擋、目標(biāo)形變、視角變化對檢測的干擾，增強了檢測魯棒性。
　　4.研究給出一種基于熱擴散框架的窗融合方法。
　　針對窗搜索方法存在目標(biāo)重復(fù)檢測的問題，提出了一種基于熱擴散框架的窗融合方法。該方法首先把每個初始窗口當(dāng)作熱力學(xué)系統(tǒng)中

7、的一個位置，其次根據(jù)兩個窗口的檢測分數(shù)和重疊面積來計算對應(yīng)位置之間的熱傳導(dǎo)系數(shù)，最后利用線性各向異性熱擴散條件下系統(tǒng)溫度之和最大化問題來模擬窗融合工作。實驗結(jié)果表明提出的方法不僅能夠刪除重復(fù)檢測，還可以排除部分誤檢以及防止相鄰目標(biāo)干擾。
　　5.研究給出一種基于多線索的目標(biāo)檢測方法。
　　窗搜索檢測方法利用矩形窗口表征目標(biāo)檢測結(jié)果，無法把目標(biāo)從背景中精確分割出來。針對上述問題，提出了一種基于多線索的目標(biāo)檢測方法。該方法利用窗