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摘要:
现有的基于图像局部特征的目标识别算法,在保证较高识别率的情况下无法满足实时性要求.针对这个问题,考虑到多数局部特征是不稳定、不可靠或与目标无关的,可通过正确匹配的训练图像,对图像局部特征选取一个子集用于目标识别.提出一种在特征包方法基础上,通过无监督地选取鲁棒性强及足够特殊、稳定的局部特征用于目标识别的新方法并应用于目标识别实验.实验结果证实该方法在仅仅使用原图像约4%的局部特征的情况下获得了与使用全部局部特征几乎相近的目标识别率,目标识别时间由秒缩短至几十毫秒,满足了目标识别实时性要求.
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文献信息
篇名 用于目标快速识别的特征选取方法
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 局部特征 特征包 目标识别 实时性
年,卷(期) 2011,(9) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 1625-1631
页数 分类号 TP391.4
字数 4891字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周丽平 南京航空航天大学机电学院 9 81 5.0 9.0
2 孙志峻 南京航空航天大学机电学院 49 482 13.0 20.0
3 赵淳生 2南京航空航天大学精密驱动研究所 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
局部特征
特征包
目标识别
实时性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
总被引数(次)
131816
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