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基于机器视觉的动态多目标识别
被引量:
6
1
作者
薛梦霞
刘士荣
王坚
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期727-733,共7页
提出了一种基于机器视觉的实时动态多目标识别的方法.该方法首先根据前后帧之间像素的变化,分割出运动目标和样本图像,然后使用Gabor滤波器提取图像的特征,得到特征向量.最后使用Fisher判别准则分类识别,将得到的分类识别结果自动标注...
提出了一种基于机器视觉的实时动态多目标识别的方法.该方法首先根据前后帧之间像素的变化,分割出运动目标和样本图像,然后使用Gabor滤波器提取图像的特征,得到特征向量.最后使用Fisher判别准则分类识别,将得到的分类识别结果自动标注在输出图像中,并且将其连续输出,便能获得已经识别完成的输出视频.实验结果表明,在多个动态目标的情况下,综合运用Gabor特征与帧间差分法的动态目标识别方法能准确检测到动态目标区域,并能准确分类、识别和标注.
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关键词
机器视觉
FISHER判别准则
动态多目标识别
目标
分割
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职称材料
题名
基于机器视觉的动态多目标识别
被引量:
6
1
作者
薛梦霞
刘士荣
王坚
机构
杭州电子科技大学自动化学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期727-733,共7页
基金
浙江省自然科学基金资助项目(LY17F030022)
国家自然科学基金资助项目(61175093
61503108)
文摘
提出了一种基于机器视觉的实时动态多目标识别的方法.该方法首先根据前后帧之间像素的变化,分割出运动目标和样本图像,然后使用Gabor滤波器提取图像的特征,得到特征向量.最后使用Fisher判别准则分类识别,将得到的分类识别结果自动标注在输出图像中,并且将其连续输出,便能获得已经识别完成的输出视频.实验结果表明,在多个动态目标的情况下,综合运用Gabor特征与帧间差分法的动态目标识别方法能准确检测到动态目标区域,并能准确分类、识别和标注.
关键词
机器视觉
FISHER判别准则
动态多目标识别
目标
分割
Keywords
machine vision
Fisher discriminant criterion
dynamic multi-target recognition
object seg-mentation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉的动态多目标识别
薛梦霞
刘士荣
王坚
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
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