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基于区域梯度压缩的少纹理目标候选框提取算法
1
作者
彭茂庭
《现代信息科技》
2020年第2期102-105,共4页
针对某些应用中目标表面纹理较少,目标检测困难的问题,提出了一种基于区域梯度压缩的少纹理目标候选框提取算法。该算法是对模板匹配算法OCM的改进。算法对局部区域梯度方向进行压缩,保持了较低的计算复杂度,并且提出了新的梯度方向压...
针对某些应用中目标表面纹理较少,目标检测困难的问题,提出了一种基于区域梯度压缩的少纹理目标候选框提取算法。该算法是对模板匹配算法OCM的改进。算法对局部区域梯度方向进行压缩,保持了较低的计算复杂度,并且提出了新的梯度方向压缩方法与相似度衡量方法。实验证明,该算法相较于OCM算法,在产生接近数量候选框的情况下,召回率提高了6.5%;在召回率接近时,产生的候选框数量减少了41.9%。
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关键词
少纹理
目标
目标
检测
模板匹配
目标候选框提取
量化编码梯度方向
二进制梯度方向压缩
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职称材料
题名
基于区域梯度压缩的少纹理目标候选框提取算法
1
作者
彭茂庭
机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
出处
《现代信息科技》
2020年第2期102-105,共4页
文摘
针对某些应用中目标表面纹理较少,目标检测困难的问题,提出了一种基于区域梯度压缩的少纹理目标候选框提取算法。该算法是对模板匹配算法OCM的改进。算法对局部区域梯度方向进行压缩,保持了较低的计算复杂度,并且提出了新的梯度方向压缩方法与相似度衡量方法。实验证明,该算法相较于OCM算法,在产生接近数量候选框的情况下,召回率提高了6.5%;在召回率接近时,产生的候选框数量减少了41.9%。
关键词
少纹理
目标
目标
检测
模板匹配
目标候选框提取
量化编码梯度方向
二进制梯度方向压缩
Keywords
texture-less object
object detection
template matching
object candidate box extraction
quantized and encoded orientation
binary gradient direction compression
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于区域梯度压缩的少纹理目标候选框提取算法
彭茂庭
《现代信息科技》
2020
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