基于组件词表的物体识别

• 作者: 卓晴 温明 王文渊 王磊 韩慧
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 物体识别 基于组件的表示 组件词表 AdaBoost算法 稀疏神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 38-40
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.07.013

摘要

提出一种基于组件词表的物体识别方法,通过AdaBoost从物体样本图像的组件中选取一些最具区分性的组件,构成组件词表.每幅图像都用词表中的组件来表征,在此基础上用稀疏神经网络来训练分类器.实验结果表明,该方法识别精度较高,对于遮挡和复杂背景有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卓晴	清华大学自动化系	24	333	11.0	18.0
2	王文渊	清华大学自动化系	19	484	11.0	19.0
3	王磊	清华大学自动化系	92	725	16.0	23.0
4	温明	清华大学自动化系	4	48	4.0	4.0
5	韩慧	清华大学自动化系	7	217	5.0	7.0