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必要性理论遮挡分为三种类型：自遮挡、物体相互遮挡、背景遮挡。遮挡问题最难的地方在于在遮挡检测中，遮挡并不能够被直接检测到。在复杂环境检测遮挡可以用多视角来解决。方法、模型应用

Optimized Pedestrian Detection for Multiple and Occlued People笔记Comments已有方法+后处理（数学模型）的套路，我的感觉这是数学优化问题在CV里的一种应用，类似于拓扑、图论在CV中的应用。可以和多种detector结合，若是自己设计一套detector也是不错的贡献。Background提高行人检测系统（在已有的方

上传一个ppt吧，ppt总结的比较好,上传文件待审核，改天加链接Background本文提出了一个能在任意角度下表示被遮挡物体的模型，帮助被遮挡物体的识别。Motivation解决遮挡问题是很有必要的，对于人造的物体，一个比较特殊的地方在于没有很多的纹理特征，这样对于基于特征点的检测、匹配来说比较困难；其次现有的算法并没有考虑任意角度、严重遮挡、缺少纹理这三者结合的问题

背景用可移动的摄像机来做单目的场景理解，应用场景可以包括机器人、交通安全、辅助驾驶、自动驾驶等。文章中主要是对交通的场景分析Motivation在单目且是移动的相机上做场景理解是一个很难的任务，在现有的方法中，3D 场景model可以解决这个问题，但是遮挡问题还是不能很好的解决，现有的方法对于长时间的遮挡和一直处于遮挡的情况不能很好的处理，作者就是要解决这个问题。Overall P