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基于视觉显著性及多特征分析的目标检测
一、引言
目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在从图像或视频中识别出不同的物体或目标，并准确定位它们的位置。在近年来随着计算机的不断发展和硬件设备的不断升级，越来越多的基于视觉显著性及多特征分析的目标检测方法被提出。本文将对这些方法进行详细的介绍与分析。
二、基于视觉显著性的目标检测
视觉显著性是指在一个场景中，人眼所能立刻注意到的特别醒目的、与周围环境不同寻常的部分。因此，视觉显著性通常被用作用于规范化目标区域的建设。在目标检测中使用视觉显著性的核心思想是，首先通过计算待检测图像中的显著性图，进而检测出包含目标的显著性区域。
1.基于局部全局显著性的目标检测
这一类方法主要是基于使用一些具有显著性的区域作为先验知识进行目标检测。其中，经典的方法是借用了自然图像中的中心偏差，即人眼更容易注意到图像中的中央部分。
2.基于显著性检测与区域生长的目标检测
在这一类方法中，首先通过计算显著性图，然后利用区域生长算法将显著性高的区域连接起来，形成目标的候选框。
3.基于图像压缩的目标检测
这种方法主要基于在不同位置压缩图像的方式获得在连续的压缩图像中发生最多变化的区域，即跟随原始图像的边缘并形成动态的视觉聚焦。
三、基于多特征分析的目标检测
多特征分析方法的核心思想是，在目标检测问题中使用多种图像特征来提高检测精度，并尽可能减少误检率和漏检率。
1.基于滑动窗口的目标检测
这一类方法大致流程是，先根据图像特征选择一些可能的候选窗口，然后利用机器学习算法对这些窗口进行分类，进而得到最终的检测结果。
2.基于深度神经网络的目标检测
这种方法使用一些特殊的神经网络模型在图像中寻找目标区域。这些模型通常被称为目标检测网络（Objectdetectionnetwork）,这些网络能自动分析图像特征，并能实现模板匹配和形状匹配等功能。
四、结论
视觉显著性及多特征分析技术是目标检测中的两种重要技术，利用它们的特点可以得到较高的检测精度和较低的误检率。在实际应用中，不同的方法也会有其适应性和优缺点。为了得到更好的结果，我们需要在实际问题中选择最合适的方法和特征。对于目标检测问题的研究还有很大的提升空间，未来的研究将特别注重实践，将基础理论与实际需求相结合。