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题名多方向线积分的梯度特征
被引量:1
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作者
何飞
李亚利
鹿文浩
王生进
丁晓青
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机构
清华大学电子工程系
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2011年第12期2217-2222,共6页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973)基金项目(2007CB311004)
国家自然科学基金项目(61071135)
教育部博士点基金项目(20090002110077)
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文摘
典型的梯度特征包括HOG(梯度方向直方图)、Shapelet及Edgelet等,这些特征被广泛用于目标检测、目标识别、图像检索及场景分类等领域。针对HOG特征运算复杂度高的问题,提出了一种新的多方向线积分的梯度特征(MDIG)。通过避免计算梯度方向并利用积分图,该特征简化了计算过程,提高了计算速度,因而便于在DSP等硬件上实现。实验中新特征被应用于人体头肩检测。实验结果表明当使用AdaBoost算法训练分类器时,该特征的描述能力与HOG相当,同时其计算时间仅为HOG的1/3,整体性能优于HOG。最后,针对梯度特征的适用范围对其未来应用的发展方向进行了讨论。
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关键词
梯度特征
梯度方向直方图
多方向线积分
头肩检测
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Keywords
gradient feature
HOG
multi- directional integration
head- shoulder detection
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分类号
TP301.4
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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