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摘要:
针对关节式物体检测的复杂性,本文提出一种新颖的视觉推理方法.该方法基于可变形的物体模型,同时利用图像中所包含的边缘信息特征(不依赖于局部特征,如肤色等)及各子部件的空间位置关系,迭代地进行关节式物体检测和定位估计.实验证明,该方法有较强的抗背景干扰能力,视觉上能大幅度改进关节式物体检测、定位的结果.
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文献信息
篇名 基于模型的关节式物体识别与定位改进方法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 物体模型 边缘特征 迭代 物体检测 定位
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 图形与图像
研究方向 页码范围 59-62
页数 分类号 TP391.4
字数 3915字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.05.012
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李倩倩 复旦大学计算机科学技术学院 6 23 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
物体模型
边缘特征
迭代
物体检测
定位
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
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11
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