视频中对象的分类(人类,动物,其他人(汽车等))

Question

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机的图像/视频.我应该将对象分为三类.1)人类2)动物3)其他(汽车).我们可以考虑固定的背景.

为此目的,任何人都可以建议任何经过验证的算法或论文或开源代码吗？幕后谷歌搜索是明显的解决方案,但总是有经验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,因为作者对MATLAB中的实现和已经训练过的探测器模型进行了推论.已经训练过的模型包括:

• 飞机,船,巴士,汽车,自行车
• 瓶子,电视,沙发
• 鸟,猫,马,羊,狗
• 等等

如果需要,在OpenCV中也有一个实现(在这个问题中找到).

其他探测器实现

• VeryFast探测器
• 偏最小二乘法
• FPDW

查看行人检测中的以下调查:

1. 行人检测:对现状的评估(2012).
2. 高级驾驶辅助系统行人检测调查(2010年).

艺术状态

• 行人检测速度为每秒100帧.这项工作由[Benenson 等人提出.,2012]使用最先进的精度[ 网页 ] 实现了高检测速度.
• 有区别地训练有素基于零件模型的目标检测又名LatSVM取得帕斯卡的好成绩2006年,2007年和2008年这项工作不仅对行人检测显示,同时也为汽车,猫,马,沙发等.你真的应该看看这个[ 网页 ]
• 使用偏最小二乘分析的人体检测.[Schwartz et al.,2009]提出使用偏最小二乘分析,它允许处理高维空间特征.

经典作品

以下工作有重要的贡献,并且在行人检测的每项工作中都有参考.HOG特征,积分图像和拒绝级联被多个作品使用,包括[Benenson 等人的作品.,2012].

• 用于人体检测的定向梯度的直方图
• 使用一系列定向梯度直方图进行快速人体检测