無人機目標識別技術
1. 幾個相近的概念
影象分割、目標識別、模式識別、目標跟蹤
影象分割：根據影象的畫素統計特徵來對影象進行分割，使得不同類的的影象分開。
目標識別：範圍廣一點，所有的檢測目標方法，都可以叫做目標識別；
模式識別：當我們採用特定的模式或模板來進行識別處理時；
目標跟蹤：則是根據檢測的目標進行進一步的跟蹤，實現監測目標作用。
2. 目標識別
基於分割（閾值判斷）、基於分類器、基於特徵點、幀間差法、背景差分法
2.1基於分割方法
2.1.1基於傳統閾值法的影象分割
所謂「閾」就是乙個領域或乙個系統的界限，其數值稱為閾值，使用閾值進行影象分割是一種區域分割技術，對物體與背景有較強對比的影象的分割特別有效。該方法計算簡單，而且總能用封閉且連通的邊界，定義不相交的區域。
閾值分割的基本原理：選取乙個或多個處於灰度影象範圍之中的灰度閾值，然後將影象中各個畫素的灰度值與閾值比較，並根據比較的結果將影象中的對應畫素分成兩類或多類，從而把影象劃分成互不重疊的區域集合，達成影象分割的目的。
灰度直方圖峰谷法
在一些簡單的影象中，對目標物的灰度分布較有規律，背景和各個目標物在影象的灰度直方圖中各自形成乙個波峰，即區域和波峰一一對應。由於每個波峰間形成乙個波谷，因為選擇雙峰間的波谷處所對應的灰度值為閾值，即可將兩個區域分離。
2.1.2基於小波的閾值分割
小波變換是近年來得到廣泛應用的數學工具，在影象處理中十分受到重視，與傅利葉變換，視窗傅利葉變換相比，小波變換是空間（時間）和頻率的區域性變換，能有效地從訊號中提取資訊。它通過伸縮和平移等運算功能對函式或訊號進行多尺度細化分析，解決了傅利葉變換不能解決的許多困難問題。
基於小波變換的影象分割方法, 先對影象的灰度直方圖進行小波多尺度變換,然後從較大的尺度係數到較小的尺度係數逐步定位出灰度閾值。
2.2 基於分類器方法
boosting分類器以haar為例：
我們要**的haar分類器實際上是boosting演算法的乙個應用，haar分類器用到了boosting演算法中的adaboost演算法，只是把adaboost演算法訓練出的強分類器進行了級聯，並且在底層的特徵提取中採用了高效率的矩形特徵和積分圖方法。
haar分類器 = haar-like特徵 + 積分圖方法 + adaboost +級聯；
haar分類器演算法的要點如下：
① 使用haar-like特徵做檢測。
② 使用積分圖（integral image）對haar-like特徵求值進行加速。
③ 使用adaboost演算法訓練區分人臉和非人臉的強分類器。
④ 使用篩選式級聯把強分類器級聯到一起，提高準確率。
下面是viola
牛們提出的
haar-like
特徵：
下面是lienhart
等牛們提出的
haar-like
特徵：
這些所謂的特徵不就是一堆堆帶條紋的矩形麼，到底是幹什麼用的？我這樣給出解釋，將上面的任意乙個矩形放到人臉區域上，然後，將白色區域的畫素和減去黑色區域的畫素和，得到的值我們暫且稱之為人臉特徵值，如果你把這個矩形放到乙個非人臉區域，那麼計算出的特徵值應該和人臉特徵值是不一樣的，而且越不一樣越好，所以這些方塊的目的就是把人臉特徵量化，以區分人臉和非人臉。
通過弱分類器組合來實現乙個強分類器：
可以看出，在分類的應用中，每個非葉子節點都表示一種判斷，每個路徑代表一種判斷的輸出，每個葉子節點代表一種類別，並作為最終判斷的結果。
乙個弱分類器就是乙個基本和上圖類似的決策樹，最基本的弱分類器只包含乙個haar-like特徵，也就是它的決策樹只有一層，被稱為樹樁（stump）。
最重要的就是如何決定每個結點判斷的輸出，要比較輸入的特徵值和弱分類器中特徵，一定需要乙個閾值，當輸入的特徵值大於該閾值時才判定其為人臉。訓練最優弱分類器的過程實際上就是在尋找合適的分類器閾值，使該分類器對所有樣本的判讀誤差最低。
具體操作過程如下：
1）對於每個特徵 f，計算所有訓練樣本的特徵值，並將其排序。
掃瞄一遍排好序的特徵值，對排好序的表中的每個元素，計算下面四個值：
全部人臉樣本的權重的和t1；
全部非人臉樣本的權重的和t0；
在此元素之前的人臉樣本的權重的和s1；
在此元素之前的非人臉樣本的權重的和s0；
2）最終求得每個元素的分類誤差 r = min((s1 + (t0 - s0)), (s0 + (t1 - s1)))
在表中尋找r值最小的元素，則該元素作為最優閾值。有了該閾值，我們的第乙個最優弱分類器就誕生了。
典型應用：
人臉識別、車牌識別、車船監測、目標跟蹤等
（將在下面的文章中講解深度學習目標檢測方法……）
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