Deformable Part Model的学习

Deformable Part Model是最近两年最为流行的图像中物体检测模型,利用这个模型的方法在近几届PASCAL VOC Challenge中都取得了较好的效果。其作者,芝加哥大学的Pedro Felzenszwalb教授,也因为这项成就获得了VOC组委会授予的终身成就奖。有人认为这个模型是目前最好的物体检测算法。

不同于bag of features和hog模板匹配,这类“object conceptually weaker”的模型,在Deformable Part Model中,通过描述每一部分和部分间的位置关系来表示物体(part+deformable configuration)。其实早在1973年,Part Model就已经在 “The representation and matching of pictorial structures” 这篇文章中被提出了。

图1:part model

Part Model中,我们通过描述a collection of parts以及connection between parts来表示物体。图1表示经典的弹簧模型,物体的每一部分通过弹簧连接。我们定义一个energy function,该函数度量了两部分之和:每一部分的匹配程度,部分间连接的变化程度(可以想象为弹簧的形变量)。与模型匹配最好的图像就是能使这个energy function最小的图片。形式化表示中,我们可以用一无向图  G=(V,E)  来表示物体的模型, V={v1,,vn}  代表n个部分,边  (vi,vj)E  代表两部分间的连接。物体的某个实例的configuration可以表示为  L=(l1,,ln) li  表示为  vi  的位置(可以简单的将图片的configuration理解为各部分的位置布局,实际configuration可以包含part的其他属性)。给定一幅图像,用  mi(li)  来度量 vi  被放置图片中的  li  位置时,与模板的不匹配程度;用  dij(li,lj)  度量  vi,vj  被分别放置在图片中的  li,lj 位置时,模型的变化程度。因此,一副图像相对于模型的最优configuration,就是既能使每一部分匹配的好,又能使部分间的相对关系与模型尽可能的相符的那一个。同样的,模型也自然要描述这两部分。可以通过下面的公式描述最优configuration:

 

L=argminL(i=1nmi(li)+(vi,vj)Edij(li,lj))

 

Pedro Felzenszwalb教授提出的Deformable Part Model用到了三方面的知识:1.Hog Features 2.Part Model 3. Latent SVM。

  1. 作者通过Hog特征模板来刻画每一部分,然后进行匹配。并且采用了金字塔,即在不同的分辨率上提取Hog特征
  2. 利用上段提出的Part Model。在进行object detection时,detect window的得分等于part的匹配得分减去模型变化的花费。
  3. 在训练模型时,需要训练得到每一个part的Hog模板,以及衡量part位置分布cost的参数。文章中提出了Latent SVM方法,将deformable part model的学习问题转换为一个分类问题。利用SVM学习,将part的位置分布作为latent values,模型的参数转化为SVM的分割超平面。具体实现中,作者采用了迭代计算的方法,不断地更新模型。

作者的页面上有模型的matlab实现源码,必须运行在linux或mac平台中。另外,源码中已经包含PASCAL VOC中各个类别训练好的模型,可以直接用,如果需要自己训练模型,这个过程是很耗时的。为了提高效率,作者又在2010年的“Cascade Object Detection with Deformable Part Models”这篇文章中对part model做了改进,将效率提高了20倍左右。

相关资料:

  1. Fischler, M.A. and Elschlager, R.A. The representation and matching of pictorial structures, 1973
  2. Felzenszwalb, P.F. and Huttenlocher, D.P. Pictorial structures for object recognition,2005
  3. http://people.csail.mit.edu/torralba/courses/6.870/slide/6870_2008-09-10_histograms_pinto_opt.pdf
转自http://blog.csdn.net/loadstar_kun/article/details/7735574?reload

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