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第1章 绪论1

1.1 目标识别1

1.1.1 图像处理与计算机视觉1

1.1.2 目标识别任务3

1.2 非刚性目标识别6

1.2.1 非刚性目标6

1.2.2 非刚性目标识别的挑战8

1.3 本书内容11

1.3.1 一般识别模型与方法11

1.3.2 部件化识别模型与方法13

1.3.3 主要创新点14

1.3.4 本书结构15

第2章 部件化识别模型与方法概述16

2.1 目标特征描述16

2.1.1 特征分类16

2.1.2 典型特征20

2.2 主流识别模型23

2.2.1 整体化模型24

2.2.2 结构化识别27

2.3 部件模型方法论30

2.3.1 浅层分析VS深层分析30

2.3.2 部件模型的定义与分析32

2.4 研究现状34

2.4.1 弱监督部件模型35

2.4.2 监督部件模型41

2.5 实验分析46

2.5.1 判别部件VS语义部件48

2.5.2 形状特征VS统计特征50

2.5.3 功能损失分析51

2.5.4 空间结构分析53

2.6 本章小结55

第3章 基于部件的判别投票56

3.1 部件化投票模型57

3.1.1 轮廓及特征提取57

3.1.2 概率投票59

3.1.3 部件化投票61

3.2 投票计算与参数训练63

3.2.1 投票计算63

3.2.2 参数训练66

3.3 实验评估70

3.3.1 实验设置70

3.3.2 ETHZ和INRIA-Horse72

3.3.3 PASCAL VOC73

3.4 本章小结74

第4章 自适应部件学习75

4.1 自适应部件定位77

4.2 基于ICS的自适应部件定位82

4.2.1 ICS-based DPM82

4.2.2 自适应定位策略83

4.3 伪正样本剪枝87

4.4 训练框架89

4.5 实验评估91

4.5.1 部件覆盖率92

4.5.2 目标检测率94

4.5.3 部件剪枝97

4.6 本章小结98

第5章 层次化联合识别模型99

5.1 层次化识别模型概述100

5.1.1 相关研究100

5.1.2 基本思想101

5.2 判别化联合模型103

5.2.1 模型计算103

5.2.2 模型训练106

5.2.3 联合模型的实验评估112

5.3 文法联合模型116

5.3.1 文法概述116

5.3.2 相关工作119

5.3.3 视觉文法模型120

5.3.4 文法化联合模型123

5.3.5 实验评估131

5.4 本章小结137

第6章 基于领域自适应的目标识别方法139

6.1 领域自适应方法140

6.1.1 基本概念140

6.1.2 研究现状142

6.2 领域自适应结构化SVM146

6.2.1 部件标注146

6.2.2 自适应结构化SVM147

6.2.3 样本选取150

6.2.4 实验评估154

6.3 组件感知自适应结构化SVM157

6.3.1 算法描述157

6.3.2 实验评估160

6.4 本章小结162

第7章 总结与展望163

7.1 工作结论163

7.2 研究展望165

参考文献168

索引197

致谢199