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目标检测与姿态估计在当前视觉研究中分属不同的任务,但两者在研究方法和现实应用上具有较强的互补性.提出了一种混合的层次树模型,该模型包含3类结点,分别描述整体目标、判别部件和组件(即语义部件).中间层的判别部件兼顾承上(目标)与启下(组件)的功能,一方面刻画整体目标的局部特征,另一方面隐含多组件的共现信息.相比当前最新的联合模型,层次树模型能够并行化处理检测与估计,避免串联化联合引发的错误传播.采用基于隐变量的结构化支持向量机训练模型,同时提出了一种新的部件学习方法以自动地初始化和优化判别部件.实验设