基于超图模型的图像目标识别

• 作者: 刘建军 夏胜平 李新光 祝一薇 郁文贤
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图 类属超图 尺度不变特征变换 目标识别
• 年，卷（期）: 2010,（21）
• 页码范围: 181-184,187
• 分类号: TP391
• 字数: 4951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.21.065

摘要

基于类属超图模型给出简单图像和复杂图像目标的识别方法.通过提取简单图像的稳健尺度不变特征变换特征,得到其对应的属性图,采用RSOM 聚类树的思想和K 近邻方法快速实现对简单图像的目标识别.复杂图像存在较大的背景干扰和遮挡的影响,通过滑动窗方法在待识别图像中定位待识别目标区域,并将该区域从待识别图像中分出,然后采用与简单图像识别方法类似的方法完成目标识别,减少背景干扰和遮挡的影响.仿真实验表明,2 种图像目标识别方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郁文贤	上海交通大学电子信息与电气工程学院	70	351	10.0	14.0