题目：基于RGB-D的目标分类检测技术研究

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，在图像和视频资源日益丰富和广泛传播的今天，计算机视觉研究的重要性日益凸显。目标分类检测是计算机视觉的一个重要研究方向，在生产和生活中有广泛的应用场景，具有重要的商业价值和极高的科学研究价值。目标分类检测的主要任务是高效而准确地在图像中定位出指定类别的目标，其作为计算机视觉研究的一项基础性工作，很多后续的分析处理都要依赖于正确的目标分类检测结果，例如目标的跟踪以及更加复杂的目标行为分析。同时，目标分类检测也是计算机视觉研究中的一个难点，如何提高目标检测的精度，降低目标检测的误报率，以及提高检测的效率一直是目标检测领域的研究热点。

目标分类检测领域之前的研究专注于在标准彩色图中进行目标检测，伴随着Kinect和华硕XtionPro等体感摄像机的普及，深度数据逐渐变得更易于获得，将RGB 数据与深度数据相结合成为目标检测领域一项新的挑战。本文给出了一种综合利用深度数据和RGB数据进行目标检测的策略，以及利用深度数据优化检测结果的方法和原则，并通过对比实验验证了所提出方法的优势。

本文首先对目标分类检测领域的三个研究方向进行了系统的阐述，包括特征提取、统计学习方法和目标搜索方法，并针对可变形部件模型的特征选取和降维、模型构成和匹配、隐SVM和训练及基于部件的包围盒预测技术进行了深入的研究，在此基础上对可变形部件模型进行了改进和扩展。

在深度信息的利用方面，本文结合深度图的特点对目标模型进行了深入分析，给出了一种基于模型可视化的轮廓强度定量分析方法以及衡量标准，通过实验说明了深度信息在保持目标模型轮廓强度上相对于彩色图的优势，进而证明了深度信息在目标检测中的可用性。随后将可变形部件模型(DPM) 与深度方向直方图(HOD) 特征相结合，实现了一种基于RGB-D 的联合目标检测策略，并通过实验证明了RGB-D联合检测对检测精度和召回率的提升。此外，本文给出了在检测结束后利用深度信息优化检测结果的方法，以及深度优化中的四个约束条件，并分别设计实验进行了验证。最后，给出了针对可变形部件模型的部件级深度信息筛选方法，并通过人体检测的实验证实了深度信息对于提升目标检测性能的重要作用。