初四-目标检测-点检测

今天应酬比较多，嗯，正事干的比较少。只看了一个sub-section。

 

目标检测：或者在每帧中都进行检测，或者在目标出现时检测。有利用当前帧信息检测的，也有利用连续帧的相关信息检测的。后者最常用的方法是帧间差分。常用的目标检测方法有四类：

Point Detector:  Moravec's 算子, Harris算子, SIFT算子, Affine Invariant Point Detector

Segmentation:  MeanShift, Graph-Cut, Active Contour

Background Modeling:  混合高斯模型, Eigenbackground, Wall flower, 动态纹理背景

Supervised Classifiers: 支持向量机, 神经网络, Adaptive Boosting

 

点检测：寻找图像中的特征点。特征点是在各自位置具有代表性纹理特征的点。

特征点最有意义的属性是其对光照和摄像头视角变换具有不变性。

常用的有Moravec's 算子, Harris算子, SIFT算子, KLT算子 其中SIFT算子的图像变形的效果最好

 

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                     分割知识归纳