大规模数据驱动的阴影检测 毕业设计论文

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1、大规模数据驱动的阴影检测一、原始依据阴影作为场景光照作用下形成的最为显著的效果之一，为发现场景属性，如：物体大小、形状和运动，提供了有利线索；但它同时也使视觉识别任务，如：特征检测、物体识别和场景解析，变得更复杂。近些年，已经有多个课题组提出方法消除图片中光照的影响，也有课题组提出方法来移除图片中的阴影。本课题《大规模数据驱动的阴影检测》旨在识别单张图片中的阴影，其研究动机主要来自两个方面：第一，阴影作为视觉中最普遍存在的场景元素之一，能否对其进行有效识别对后续视觉任务的完成具有重要的影响，现阶段阴

2、影识别技术已取得长足的发展，但其作为视觉领域的一个基础问题仍然是一个值得研究的开放的话题，有许多难题亟待解决；第二，受现阶段大规模数据驱动技术的激励，使用大规模数据驱动技术来解决视觉应用中难以参数化建模的复杂问题开辟了，相对于机器学习来说，一种全新的研究思路，呈现出广阔的研究空间。本课题需要识别的阴影来自单张日常生活中的图片，由于日常生活场景的复杂性必然导致阴影识别的复杂性，加之用户拍摄图片的环境、设备和方式的差异性将进一步提升阴影检测的难度。本课题的深入研究必须具备两个条件：第一，数据资源和设备资

3、源，数据资源就是用于大规模数据驱动的图片，这可以从Flickr、Google、百度等图片网站上获取，这些大多是用户上传的随处可得的日常生活中的照片，预计需要下载百万张图片。设备资源可以看成是对大规模图片的有效存储和检索，由于数据量较大，在实现过程中需要对数据进行分布式的存储和检索，需要使用4-6台商品计算机；第二，识别方法，数据的获取可能相对较容易，如何利用数据中的信息才是本课题研究的重点，必须充分利用大规模数据中冗余的的场景信息来辅助挖掘单张图片中的场景信息，这也是大规模数据驱动数据的灵魂所在。本

4、课题主要面向学术研究，具体应用可以在阴影识别的基础上进一步拓展，在暂不做过多的描述。二、参考文献[1]Jean-FrancoisLalonde,AlexeiA.Efros,SrinivasaG.Narasimhan:Detectinggroundshadowsinoutdoorconsumerphotographs[J].In:EuropeanConferenceonComputerVision,2010.[2]JiejieZhu,KeganG.G.Samuel,SyedZ.Masood,Marsh

5、allF.Tappen:LearningtoRecognizeShadowsinMonochromaticNaturalImages[J].In:InternationalConferenceonPatternRecognition,2010.[3]BryanC.Russell1AlexeiA.Efros,JosefSivic1WilliamT.FreemanAndrewZisserman:SegmentingScenesbyMatchingImageComposites[J].In:NeuralI

6、nformationProcessingSystems,2009.[4]ElenaSalvador,AndreaCavallaro,TouradjEbrahimia:Castshadowsegmentationusinginvariantcolorfeatures[J].In:ComputerVisionandImageUnderstanding,2004.[5]CeLiu,JennyYuen,AntonioTorralba:NonparametricSceneParsing:LabelTransf

7、erviaDenseSceneAlignment[J].In:InternationalConferenceonPatternRecognition,2009.三、设计（研究）内容和要求本课题重点研究单张用户图片中阴影的检测，研究方案为使用大规模数据驱动技术。研究工作按毕设进度有序进行，最终研究成果必须和EuropeanConferenceonComputerVision2010《Detectinggroundshadowsinoutdoorconsumerpho-tographs》中发表的实验结果

8、进行比较，要求阴影检测的查全率和查准率达到或超过其公布的实验数据。同时，在整理毕业论文文集之前，须撰写英文论文。指导教师（签字）年月日审题小组组长（签字）年月日毕业设计（论文）开题报告课题名称大规模数据驱动的阴影检测学院名称软件学院专业名称软件工程学生姓名指导教师本课题《大规模数据驱动的阴影检测》是在研读数篇计算机视觉相关领域国际顶级会议论文的基础上，并在老师的精心指点下确立的，旨在使用大规模数据来检测单张图片中的阴影。阴影可以说无处不在，人眼可以快速地识别出图片中的