Selective Search

*常用的物体识别特征有：HOG，bag-of-words

1、尺度问题的解决：利用图像分割及使用一种层次算法。

2、解决多种物体的识别：单一的策略无法应对多种类别的图像，所以使用颜色，纹理，形状，大小等多种策略来进行相应区域（像素）的合并。

大体流程：

a、首先初始化区域

b、根据相似度对区域进行相应的合并（基于多种特征计算相似度来进行合并，如：颜色、纹理、大小及吻合【及合并后区域的boundingbox越小则吻合度越高】）

c、对得到的boundingbox区域提取SIFT特征进行SVM训练以得到最终的目标检测结果。