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联合特征码本树和能量最小化的目标识别方法
1
作者
李子龙
刘伟铭
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第20期77-81,共5页
针对复杂背景下的目标识别,提出了一种基于特征码本树和能量最小化的概率框架,能同时检测目标位置和区分目标类别的识别方法。为了能加入特征间的空间关系,除了使用单特征码本树,还使用了双特征码本树,并建立一个能量函数来融合单特征...
针对复杂背景下的目标识别,提出了一种基于特征码本树和能量最小化的概率框架,能同时检测目标位置和区分目标类别的识别方法。为了能加入特征间的空间关系,除了使用单特征码本树,还使用了双特征码本树,并建立一个能量函数来融合单特征码本树和双特征码本树的特征概率匹配结果。最后,通过在测试图像中寻找滑动窗口所在区域的类别能量最小化来确定目标的位置和所属类别。在UIUC和Caltech 101数据库上的实验表明,该方法相比于其他方法具有较高的识别精度。
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关键词
目标识别
码本树
能量函数
双特征
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职称材料
题名
联合特征码本树和能量最小化的目标识别方法
1
作者
李子龙
刘伟铭
机构
徐州工程学院信电工程学院
华南理工大学土木与交通学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第20期77-81,共5页
基金
国家自然科学基金(50978106
60273064)
江苏省高校自然科学研究重大项目(13KJA52007)资助
文摘
针对复杂背景下的目标识别,提出了一种基于特征码本树和能量最小化的概率框架,能同时检测目标位置和区分目标类别的识别方法。为了能加入特征间的空间关系,除了使用单特征码本树,还使用了双特征码本树,并建立一个能量函数来融合单特征码本树和双特征码本树的特征概率匹配结果。最后,通过在测试图像中寻找滑动窗口所在区域的类别能量最小化来确定目标的位置和所属类别。在UIUC和Caltech 101数据库上的实验表明,该方法相比于其他方法具有较高的识别精度。
关键词
目标识别
码本树
能量函数
双特征
Keywords
visual object recognition
vocabulary tree
energy minimization
pairwise feaure
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合特征码本树和能量最小化的目标识别方法
李子龙
刘伟铭
《科学技术与工程》
北大核心
2014
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