人在参考文献中通过引入基于算法和二阶高斯滤波器肢体分类器而创建了基于关节点人体检测器，这些都处于个类似于和在参考文献以及和在参考文献中提到个动态编程框架。等人在参考文献中结合方向定点直方图和二元阈值梯度幅值创建了个基于部分方法，这包括应用于人脸头部和正侧面轮廓这些身体上下部分检测器。相比之下，我们检测器使用了个拥有单检测窗口更加简单结构，却在行人图片检测上表现出高出很多性能。方法概述这章给出了我们进行特征提取流程概述，参考图对其进行了总结。而整个流程细节部分我们将在第六章讲述。这种方法是基于在个密集网格中评估完全归化后图像梯度方向局部直方图。在过去十年中类似特征得到了越来越广泛应用见参考文献,。其基本思想是，即使没有确切相关梯度或边缘位置信息，物体局部外观和形状也往往深受局部强度梯度或者是边缘方向影响。在实际运用中，这是通过将图片窗口划分成小空间区域胞元而实现，对于每个胞元，都要对其中像素维梯度方向直方图或是边缘方向进行累积统计。合并后直方图就构成了被检测物特征。为了使其对光照阴影等条件更加不敏感，在使用它们之前进行对比度归化也是有必要。这归化是通过对更大空间区域块中特征局部直方图能量进行累积统计，进而对块上每个胞元进行归化来实现。我们把归化后描述子块作为方向梯度直方图描述子。对行人检测工作流程包括在由描述子组成密集事实上有重叠网格上平行滑动检测窗以及在基于窗口分类器下使用组合特征向量详见参考图。参考图对我们特征提取和实物检测流程概述。检测窗口由些平铺重叠块组成网格构成，在每个块中提取方向梯度直方图特征向量。合并后向量送入个线性进行检测目标非检测目标分类。这个检测窗口会扫描不同大小图片所有位置，并且传统无最大值限制在输出端得到应用来检测对象实例，但是这篇论文重点在于特征提取流程。以前对方向直方图使用也并不少见见参考文献，然而，直到把它与局部空间直方图计算和归化结合起来时，这方法才达到了成熟。在参考文献中将尺度不变特征变换用于宽基线图像匹配，并给出了用于尺度不变关键点匹配底端图像层描述子。基于算法在这应用中表现突出见参考文献，。算法则对胞元和块得形状进行了研究见参考文献就差远了。其次，彻底局部对比度归化对于好检测结果是必要，而传统中心周边式方案则不是最好选择。要达到更好效果，需要归化与不同局域特征相关所有元素边缘信息，胞元数次，并且将这些结果当作独立标识。在我们标准检测器中，每个胞元在不同归化中共用到四次，而将这重复信息加入进来能够使检测率在窗口假阳性测试中在数量级上从提高到。结论我们已经表明，在密集重叠网格中，使用与参考文献中提到描述子类似局部归化方向梯度直方图，在行人检测方面效果甚佳，比参考文献中提到最好基于小波特征检测器在假阳率上减少了超过个数量级。我们研究了各种描述子参数对检测性能影响，总结得出，合适大小梯度，精确方向区间划分，相对粗糙空间区域划分和在重叠描述子块中高质量局部对比度归化对于好检测性能来说都很重要。我们也创建了个新且更具挑战性行人数据库，并将其公之于众。未来工作虽然我们目前线性检测器相当高效检测张图片检测窗口用时不到秒但是仍有继续优化空间，并能够在未来加快检测速度，在开发从粗到精或是基于描述子拒绝链式检测器时派上用场。我们也研究了基于描述子检测器，它将块匹配或是光学流动区域有机地结合起来。最后，尽管现在固定模板式检测器在总体可见行人检测方面难以被超越，鉴于人类有高度关节性，我们还是相信加入个局部空间有更大不变性基于部分模型将会使检测性能在更广泛领域得到提高。致谢这项工作得到了研究项目和帮助。我们感谢提出了许多有用建议。参考文献中提到提供了可靠大规模训练。测流程概述。检测窗口由些平铺重叠块组成网格构成，在每个块中提取方向梯度直方图特征向量。合并后向量送入个线性进行检测目标非检测目标分类。这个检测窗口会扫描不同大小图片所有位置，并且传统无最大值限制在输出端得到应用来检测对象实例，但是这篇论文重点在于特征提取流程。以前对方向直方图使用也并不少见见参考文献，然而，直到把它与局部空间直方图计算和归化结合起来时，这方法才达到了成熟。在参考文献中将尺度不变特征变换用于宽基线图像匹配，并给出了用于尺度不变关键点匹配底端图像层描述子。基于算法在这应用中表现突出见参考文献，。算法则对胞元和块得形状进行了研究见参考文献，尽管它最初只进行了边缘像素计数，而没有运用方向直方图计算这能够大大提高所提取特征有效性方法。这些基于并不常见算法特征成功稍稍掩盖了特征在用作密集图片描中文万字，单词，万英文字符出处,,外文译文基于方向梯度直方图行人检测作者,摘要我们采用基于线性支持向量机行人检测作为测试案例来研究关于健壮实物视觉检测特征集问题。在通过实验测试了现存所有基于边缘与直方图特征描述子滞后，我们认为在行人检测应用上，由方向梯度直方图提取特征集明显优于现存其它特征集。我们研究了各阶段计算对检测性能影响，得出了这样结论尺度精细梯度，精确方向分割，相对粗略空间分级以及在重叠描述块中高质量局部对比度归化都对良好检测结果起着重要作用。新方法在检测原麻省理工学院行人数据库中信息时几乎给出了完美区分，因此我们引入了个更具挑战数据集，它包含着超过幅标识图像，在这些图像中行人姿势不同，背景各异。绪论鉴于在图像中人相貌各不相同姿势变化多端，要对其进行检测是个富有挑战性任务。首先我们需要是个健壮特征集，在这个特征集中，即使是在在光照很差背景杂乱情况下，人形也能够清楚地辨认出来。我们对用于行人检测特征集问题研究显示，相对于现存包括小波在内其他特征集，基于局部归化方向梯度直方图描述子表现出了极佳性能。这描述子让人联想到边缘方向直方图，描述子和，但它们计算是基于个由均匀间隔胞元所形成密集网格，而且为了提高性能，使用了重叠局部对简而言之，这些方法如下所示广义小波这是个面向类小波扩展特征集，它与参考文献中所用到类似，但性能上占优。这些特征是通过和大小以度为间隔面向阶和二阶导数盒子滤波器以及对应二阶导数直角坐标滤波器修正而来参数。这些描述子是通过将梯度图像投影到用对图像进行训练学习后得到基础上而产生见参考文献。和发现这些特征在基于关键点匹配上表现比更加优秀，但这是有争议见参考文献。我们实验中使用拥有相同导数级重叠等特点大小块做为最终描述子里仅仅编码计算次。基于不同滤波尺度胞元中加入几种归化并不能明显地改变检测性能，因此，在这里似乎是几处滤波区域存在和相关胞元中空间区域偏移显得更为重要，而不是滤波尺度。为了解释清楚这点，我们考虑使用了包含重叠块检测器。根据线性训练所得系数来赋予每个块中每个胞元在最终判决中应占权重。仔细分析参考图，就能得出，通常那些包含人体轮廓特别是头，肩和脚才是最重要胞元，归化时与轮廓周围胞元相关。换句话说除了在我们训练集中常见复杂混乱背景检测器主用关注是轮廓线条与背景对比，而不是内部边缘信息或轮廓线条与前景对比。服装图案与行人姿态千变万化可能会使内部区域信息不能用作可靠检测依据，而前景到轮廓转换同样可能会受到平滑着色和阴影效果混淆。相似是，参考图，证明了人体内部直方图尤其是垂直通常算作反面检测依据，这可能是因为它在长垂线定与垂直头部与腿部胞元相关基础之上减少了误报。参考图我们检测器主要检测线索是轮廓线条特别是头部，肩膀和脚。最有用是以正好在轮廓外围图片背景为中心块。参考图训练样本平均梯度图像。参考图每个像素显示在块中最大正权重。参考图与上图对应负权重。参考图张测试图像。参考图由这张图像计算而来描述子。参考图，该分别在中正负权重。检测窗口与背景我们检测窗口包含了在人四周边缘约个像素。参考图表明这边界提供了大量有助于检测信息。将这个边界从个像素降至个像素即检测窗口会使检测性能在窗口假阳性测试中在数量级上下降下降。保持检测窗口大小不变，增大窗口中人大小同时减少边界像素个数会导致类似检测性能下降，即便人分辨率确实是上升了。分类器默认情况下，我们使用个软线性和参考文献中略作修改以减少在处理高密度描述子向量问题时内存占用率来训练。使用高斯核心能够使检测性能在窗口假阳性测试中在数量级上提高，其代价是检测时间会大大增长。分析总来说，在这项工作中有几个值得注意发现。检测性能大大强于小波，并且在计算梯度之前任何相当程度平滑都会损害检测效果，这些事实都强调了大部分图像信息都来源于合适尺度陡峭边缘，而将其模糊化以希望达到减少对空间位置敏感性做法是不可取。相反，应该在最适合尺度下在现有层次计算梯度，修正或是利用方向投影方法，而之后才能进行空间模糊。鉴于此，相对粗糙空间量化就足够了胞元中到个像素宽段肢体宽度。另方面，至少是对于行人检测而言，它对于方向信息采样更为精确，而小波和在这方面度归化。以行人检测对大多可见并呈直立姿势人检测为个测试案例，我们对各种实施判断对检测器性能影响做了细致研究。为了使整个研究更为简单和快速，我们采用了线性为个基础分类器。新检测器在检测原麻省理工学院行人数据库中信息时表现基本上完美，所以我们创建了个更具挑战数据集，它包含着超过幅图像，在这些图像中行人姿势不同，背景各异。正在进行工作表明，我们特征集在进行其他基于形状实物检测时同样表现良好。在论文第二部分，我们简要地讨论了在行人检测方面前人所做工作，在论文第三部分，我们对自己方法做了概述，在论文第四部分，我们介绍了自己数据库，在论文第五和第六部分，我们对检测过程各个步骤给出了细致描述和实验评传统数学模型缺乏,而且通过实际运用技术，对物流配送中心选址是有可操作性和实用性。二影响物流配送中心位置因素分析共同位置模型总是分为四个阶段数据准备影响因素分析,全面影响评估及选址分析,而且影响因素分析是选址模型四个阶段中个关键步骤。图影响物流配送中心选址因素综合投资费用最少或者获得最大综合型经济效益是定位个最优配送中心目标，所以那些与费用密切相关影响因素将被主要考虑。费用主要包括两部分建筑费用和分销费用或运行费用。除了自然环境影响因素之外，那些多影响经济和政治因素也应在定位最优物流配送中心时被综合考虑到。所以,它不同于常见定位模型。与当地建筑费用相关影响因素自然环境因素极大地影响物流配送中心