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边界片段模板方法在空间探测识别中的应用
被引量:
4
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作者
安萌
姜志国
赵丹培
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期1231-1236,共6页
以对具有复杂边缘的空间目标进行准确的检测识别为目的,提出一种基于边界片段模板(BoundaryFragment Model)训练模式的空间目标识别方法。方法的步骤是:首先从训练集中提取目标的边界片段组成弱分类器;然后使用Adaboost算法将它们提升...
以对具有复杂边缘的空间目标进行准确的检测识别为目的,提出一种基于边界片段模板(BoundaryFragment Model)训练模式的空间目标识别方法。方法的步骤是:首先从训练集中提取目标的边界片段组成弱分类器;然后使用Adaboost算法将它们提升训练成为强分类器;对方法进行旋转、尺度、视点的不变性增强;最后将训练好的强分类器模板应用到待识别图像上,进行目标的检测识别。实验结果表明,本方法对带有各种旋转,尺度,以及视点变化的具有复杂边缘空间有形目标具有较好的识别效果。
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关键词
空间有形目标
边界片段模板
弱分类器与强分类器
旋转
尺度与视点不变性
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职称材料
题名
边界片段模板方法在空间探测识别中的应用
被引量:
4
1
作者
安萌
姜志国
赵丹培
机构
北京航空航天大学宇航学院图像中心
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期1231-1236,共6页
基金
国家自然科学青年基金(60802043)
CAST创新基金(CAST2000607)
文摘
以对具有复杂边缘的空间目标进行准确的检测识别为目的,提出一种基于边界片段模板(BoundaryFragment Model)训练模式的空间目标识别方法。方法的步骤是:首先从训练集中提取目标的边界片段组成弱分类器;然后使用Adaboost算法将它们提升训练成为强分类器;对方法进行旋转、尺度、视点的不变性增强;最后将训练好的强分类器模板应用到待识别图像上,进行目标的检测识别。实验结果表明,本方法对带有各种旋转,尺度,以及视点变化的具有复杂边缘空间有形目标具有较好的识别效果。
关键词
空间有形目标
边界片段模板
弱分类器与强分类器
旋转
尺度与视点不变性
Keywords
Space shape target
Boundary fragment model
Weak and strong classifiers
Rotation
Scale and viewpoint invariance
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
边界片段模板方法在空间探测识别中的应用
安萌
姜志国
赵丹培
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
4
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