基于运动信息和局部特征并发性的在线目标检测和识别

• 作者: Filliat David 吴镇扬 张索非
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 在线学习 动作信息 机器视觉
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 404-409
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 813字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2012.04.006

摘要

实现了一个为类人型机器人设计的目标学习和识别系统,机器人可以利用该系统仅通过和非专业用户简单的互动来发现并记住目标.当目标展示时,系统利用连续帧间的运动信息提取目标特征并基于视觉单词包方法实现机器学习.在目标模型的学习与测试阶段,不仅直接使用了局部特征描述子,还使用了局部特征的并发性以提升特征的可鉴别性.同时,针对目标视觉特征的纹理程度,还采用了一种混合的采样策略.该混合策略使用了更小的计算资源开销并在一个12类常见目标构成的集合上取得了良好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴镇扬	东南大学水声信号处理教育部重点实验室	167	1889	20.0	37.0
2	张索非	东南大学水声信号处理教育部重点实验室	7	26	3.0	5.0