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非刚体物体识别方法及其在人脸检测和人体检测中的应用综述。 (英语) Zbl 1110.68489号

摘要:最近人们对图像中生物个体的识别越来越感兴趣:人类检测、人脸检测、动物身体识别等相对较新的研究领域具有重要的实际应用。从计算机视觉的角度来看,人类和动物是非刚性物体,即其形状可以进行非刚性几何变换的物体。其他非刚性有趣的物体有:机器人、工具、车辆等。非刚性物体识别是一项艰巨的任务,也是一个开放的研究问题,我们需要处理刚性情况的常见问题和非刚性物体形状自由度产生的可变性。在本文中,我们对现有的主要非刚性物体识别方法的方法学特征进行了综述,展示了不同领域的系统如何共享相同的技术。我们将重点放在两个最重要的应用领域:人体识别和人脸检测,这两个领域为非刚性物体识别提供了大部分科学建议。

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68吨10 模式识别、语音识别
第68页第45页 机器视觉和场景理解
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全文: 内政部

参考文献:

[1] Anelli,M.、Micarelli,A.和Sangineto,E.图像检索广义Hough变换的变形容限版本。第十五届欧洲人工智能会议(ECAI 2002),法国:里昂。
[2] Anelli,M.、Micarelli,A.和Sangineto,E.一种基于草图驱动的线段解释的新的基于内容的图像检索方法。第十八届国际人工智能联合会议(IJCAI 2003),第156-162页。墨西哥:阿卡普尔科。
[3] Ashbrook A.,根据范围数据构建铰接模型(1999年)·doi:10.5244/C.13.19
[4] Ayache N.,IEEE传输。PAMI 8(1)第44页–(1986)·doi:10.1109/TPAMI.1986.4767751
[5] Ballard D.H.,模式识别13(2)pp 111–(1981)·Zbl 0454.68112号 ·doi:10.1016/0031-3203(81)90009-1
[6] Ballard D.H.,计算机视觉(1982)
[7] Bede B.,《离散数学科学与密码学杂志》8(1),第59页–(2005)·Zbl 1086.94046号 ·网址:10.1080/09720529.2005.10698021
[8] Beinglass,A.和Wolfson,H.J.Articulated object recognition,or:如何推广广义hough变换。《计算机视觉和模式识别》,《91年CVPR会议论文集》,IEEE计算机学会会议,第461-466页。
[9] Belhumeur P.N.,IEEE传输。模式分析。机器。Intell 19(7)第711页–(1997)·Zbl 05111919号 ·doi:10.1109/34.598228
[10] 宾福德,T.O。计算机视觉感知。程序中。IEEE系统与控制会议,
[11] Black M.J.,载于ICCV第374页–(1995)
[12] Brooks R.,《人工智能》,第17页,第285页——(1981年)·doi:10.1016/0004-3702(81)90028-X
[13] Burel G.,模式识别字母15(10),第963页–(1994)·doi:10.1016/0167-8655(94)90027-2
[14] 坎贝尔·L.W.,载于ICCV 17第624页–(1995)
[15] Cootes,T.F.、Taylor,C.J.、Cooper,D.H.和Graham,J.从一组示例中训练形状模型。程序中。英国机器视觉大会,第9-18页。
[16] Cootes,T.F.、Taylor,C.J.、Lanitis,A.、Cooper,D.H.和Graham,J.构建并使用包含灰度信息的灵活模型。程序中。IEEE计算机视觉国际会议,第242–246页。
[17] Cordella L.P.,《计算》,第12页,第43页–(1998年)
[18] Davis L.S.,ICPR第4171页–(2000)
[19] Del Bimbo A.,《视觉信息检索》(1999年)
[20] Del Bimbo A.,IEEE传输。PAMI 19(2)第121页–(1997)·doi:10.1109/34.574790
[21] Del Bimbo A.,见VDB第277页–(1998年)
[22] 杜达·R.O.,模式分类,2。编辑(2000)
[23] Estivill-Castro,V.和Lovell,N.改进的物体识别:机器人杯四足联赛。程序中。第四届国际会议理想,
[24] Faugeras O.D.,《国际机器人研究杂志》5(3),第27页–(1986)·doi:10.1177/027836498600500302
[25] Felzenszwalb,P.F.和Huttenlocher,D.P.图像结构的有效匹配。程序中。IEEE实习生。计算机视觉研讨会·Zbl 1280.68266号 ·doi:10.1109/CVPR.2000.854739
[26] 费希勒M.,IEEE Trans。计算第26页第236页–(1977年)
[27] Fleck M.M.,摘自ECCV 2第593页–(1996年)
[28] Forsyth,D.A.和Fleck,M.M.Body计划。IEEE计算机视觉和模式识别会议,第678–683页。
[29] Forsyth D.A.,《计算机视觉:现代方法》(2003年)
[30] Fujiyoshi,H.和Lipton,A.J.通过图像骨骼化进行实时人体运动分析。在IEEE第四届计算机视觉应用研讨会上·doi:10.1109/ACV.1998.732852
[31] Gaeta M.,《信息与优化科学杂志》
[32] Gaeta M.,《信息与优化科学杂志》25(3)pp 557–(2004)·兹比尔1122.85301 ·doi:10.1080/02522667.2004.10699628
[33] Gavrila D.,载于CVPR第73页–(1996)
[34] Green K.,《计算机视觉与图像理解》62(2),第2页–(1995)·Zbl 0960.68688号 ·doi:10.1006/cviu.1995.1049
[35] Grimson W.E.L.,《计算机视觉国际期刊》第2(4)页,第353页–(1989)·doi:10.1007/BF00133555
[36] Grimson W.E.L.,《计算机识别物体:几何约束的作用》(1991年)
[37] Haralick R.M.,《计算机和机器人视觉》,第2卷(1993年)
[38] Haritaoglu,I.、Harwood,D.和Davis,L.S.Ghost:使用轮廓的人体部位标记系统。第14届模式识别国际会议,第16–20页。
[39] Haritaoglu D.,CVPR(1998)
[40] Hirata,K.和Kato,T.1992年。通过可视化示例查询,数据库技术进步–EDBT 92编辑:Pilotte,A.,Delobel,C.Gottlob,G.57–71。计算机科学讲座笔记,第580卷
[41] Hough P.V.C.,技术代表3 069 654,美国专利(1962)
[42] 黄涛,《第十五届国际人工智能联合会议论文集》(IJCAI'97),1997年,第2页,1276–(1997)
[43] Huttenlocher D.P.,《国际计算机视觉杂志》5(2)第195页–(1990)·doi:10.1007/BF00054921
[44] Jain A.K.,IEEE传输。PAMI 18第267页–(1996)·Zbl 05110991号 ·doi:10.1109/34.485555
[45] Ju,S.X.,Black,M.J.和Yacob,Y.Cardboard人物:铰接图像运动的参数化模型。第二届自动人脸和手势识别国际会议,第38-44页。
[46] Kass M.,《国际计算机视觉杂志》1第321页–(1988年)·doi:10.1007/BF00133570
[47] Kimia B.B.,《图像数据库:数字图像的搜索和检索》,第345页–(2002年)
[48] Kohonen T.,自组织和联想记忆(1989)·Zbl 0528.68062号 ·doi:10.1007/978-3-642-88163-3
[49] Kotropulos,C.和Pitas,I.正面视图中基于规则的人脸检测。程序中。《国际声学、语音和信号处理》,第2537-2540页。
[50] ECCV(2004)
[51] 使用随机标记图匹配在杂乱场景中查找人脸。程序中。第五届IEEE计算机视觉国际会议,第637-640页。梁、伯尔和佩罗纳
[52] Liu T.-L.,EMMCVPR第295页–(1997)
[53] Liu,T.L.和Geiger,D.近似树匹配和形状相似性。在IEEE第七届计算机视觉国际会议上,
[54] Lombardi P.,《技术报告》(2001年)
[55] Magee D.R.,BMVC(1998)
[56] Metaxas D.N.,IEEE传输。模式分析。机器。Intell 15(6)第580页–(1993)·Zbl 05111665号 ·doi:10.1109/34.216727
[57] Moeslund,T.B.和Granum,E.使用2D数据和替代相空间表示的3D人体姿态估计。2000年CVPR人类建模、分析和合成研讨会,
[58] Moeslund T.B.,《计算机视觉和图像理解》81,第231页–(2001年)·Zbl 1011.68548号 ·doi:10.1006/cviu.2000.0897
[59] Panini L.,载于ICIAP第103页–(2003)
[60] 巴甫洛维奇V.I.,IEEE Trans。模式分析与机器智能19(7)pp 677–(1997)·Zbl 05111915号 ·doi:10.1109/34.598226
[61] 罗利H.A.,IEEE Trans。模式分析。机器。Intell 20(1)第23页–(1998)·Zbl 05110546号 ·数字对象标识代码:10.1109/34.655647
[62] Samaria F.,图像视觉计算。12(8)第537页–(1994)·doi:10.1016/0262-8856(94)90007-8
[63] 施密德,IEEE Trans。模式分析与机器智能19(5)(1997)·Zbl 05111475号 ·doi:10.1109/34.589215
[64] Schneiderman H.,摘自IEEE CVPR(2000)
[65] Segen,J.1988。学习形状的图形模型,ML29–35·Zbl 0683.68105号
[66] Shapira,Y.和Ullman,S.物体分类的图示方法。《第十二届国际人工智能联合会议论文集》(IJCAI'91),第1277-1263页·Zbl 0756.68096号
[67] Sinha P.,《眼科学和视觉科学研究》35(4),第1735页–(1994)
[68] Smeulders A.W.M.,IEEE传输。PAMI 22(12)第1349页–(2000)·Zbl 05112814号 ·数字对象标识代码:10.1109/34.895972
[69] Sullivan M.J.,《Proc。智能车辆95第90页-(1995)·doi:10.1109/IVS.1995.528263
[70] Sung,K.K.和Poggio,T.学习杂乱场景中的人脸检测。载于《第六届图像和模式计算机分析国际会议论文集》CAIP-95,第433–439页。
[71] Turk M.,《认知神经科学杂志》3(1)第71页–(1991)·doi:10.1162/jocn.1991.3.1.71
[72] 乌尔曼S.,《认知》32(3),第193页–(1989)·doi:10.1016/0010-0277(89)90036-X
[73] Wren C.R.,IEEE传输。模式分析和机器智能19(7)第780页–(1997)·兹伯利05111927 ·doi:10.1109/34.598236
[74] 杨M.-H.,FG第70页–(2000)
[75] 杨M.-H.,IEEE Trans。模式分析。机器。Intell 24(1)第34页–(2002)·doi:10.1109/34.982883
[76] Zisserman A.,《人工智能》78,第239页–(1995)·doi:10.1016/0004-3702(95)00023-2
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