image-processing - 视频中的对象分类(人、动物、其他(汽车等))

Question

就目前情况而言，这个问题不太适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、民意调查或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新开放， visit the help center以获得指导。

已关闭 10 年前。

嗨，我是图像处理领域的新手。我的项目是对图像/视频中的对象进行分类。输入是来自监控摄像头的图像/视频。我应该将对象分为三类。 1) 人类 2) 动物 3) 其他(汽车)。我们可以考虑一个固定的背景。

任何人都可以为此目的提出任何经过验证的算法、论文或开源代码吗？当然，谷歌搜索是显而易见的解决方案，但经验丰富的眼睛总是有帮助的!

Answer 1

出于您的目的，我认为最好的选择是 LatSVM因为作者取消了 MATLAB 中的实现以及已经训练好的检测器模型。已经训练好的模型包括:

• 飞机、船、公共(public)汽车、汽车、自行车
• 瓶子、电视、沙发
• 鸟、猫、马、羊、狗
• 等等

如果您需要的话，OpenCV 中还有一个实现(可以在 question 中找到)。

其他检测器实现

• VeryFast Detector
• Partial Least Squares
• FPDW

<小时/>

查看行人检测中的以下调查:

1. 行人检测:对现有技术的评估(2012 年)。
2. 高级驾驶辅助系统行人检测调查(2010 年)。

艺术水平

• 每秒 100 帧的行人检测。 [Benenson et al., 2012] 提出的这项工作实现了高检测速度和最先进的精度 [ webpage ].
• 使用基于判别性训练的零件模型进行对象检测，又名 LatSVM 在 PASCAL 2006、2007 和 2008 上取得了良好的结果。这项工作不仅适用于行人检测，还适用于行人检测。也适用于汽车、猫、马、沙发等。你真的应该看看这个[ webpage ]
• 使用偏最小二乘分析进行人体检测。 [Schwartz et al., 2009] 提出使用偏最小二乘分析来处理高维空间特征。

经典作品

以下工作具有重要贡献，可以作为行人检测的各项工作的引用。 HOG 特征、积分图像和拒绝级联被多个作品使用，其中包括 [Benenson et al., 2012] 的作品。

• 用于人体检测的定向梯度直方图
• 使用定向梯度直方图级联进行快速人体检测