DPM(Deformable Parts Model) 原理

DPM(Deformable Parts Model)

Reference:

Object detection with discriminatively trained partbased models. IEEE Trans. PAMI, 32(9):1627–1645, 2010.

"Support Vector Machines for Multiple-Instance Learning,"Proc. Advances in Neural Information Processing Systems,2003.

DPM是一个非常成功的目标检测算法，连续获得VOC（Visual Object Class）07,08,09年的检测冠军。目前已成为众多分类器、分割、人体姿态和行为分类的重要部分。2010年Pedro Felzenszwalb被VOC授予"终身成就奖"。DPM可以看做是HOG（Histogrrams of Oriented Gradients）的扩展，大体思路与HOG一致。先计算梯度方向直方图，然后用SVM（Surpport Vector Machine ）训练得到物体的梯度模型（Model）。有了这样的模板就可以直接用来分类了，简单理解就是模型和目标匹配。DPM只是在模型上做了很多改进工作。

上图是HOG论文中训练出来的人形模型。它是单模型，对直立的正面和背面人检测效果很好，较以前取得了重大的突破。也是目前为止最好的的特征

DPM(Deformable Parts Model)–原理