基于Boosting学习的靶子自动检测算法研究

• 作者: 肖潇 赵明昌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 自动检测 分类器 模板
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 215-217
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.02.063

摘要

提出了一种实弹射击演习中的靶子自动检测方法,适合于野外复杂背景下的靶子图像处理,所有图像由固定在枪柄上的摄像头统一采集.利用经典的Boosting学习算法,将图像中靶子的特征提取出来,对图片的训练集进行训练,并从训练中学习到一个强的分类器,从而实现了靶子所在区域的自动化检测.并将方法用于一个具体实例,实验结果证明了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵明昌	桂林电子科技大学计算机与控制学院	8	26	3.0	5.0
2	肖潇	桂林电子科技大学计算机与控制学院	1	0	0.0	0.0