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摘要:
为解决复杂图像中的目标检测与定位问题,提出一种基于随机森林的目标检测与定位算法.采用SIFT局部特征构造随机森林分类器,以一个决策树中的全部叶子节点构成一个树型结构的判别式码本模型,从而获得更可靠的概率Hough投票,加快目标检测速度.实验结果证明,该算法效率较高,可用于复杂场景下的目标检测与定位.
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文献信息
篇名 基于随机森林的目标检测与定位
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 随机森林 结构模型学习 SIFT局部特征 判别式码本模型 概率Hough投票 目标遮挡
年,卷(期) 2012,(13) 所属期刊栏目 专栏
研究方向 页码范围 5-8
页数 分类号 TP391
字数 4994字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.13.002
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 刘足华 上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室 1 22 1.0 1.0
2 熊惠霖 上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室 8 51 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
随机森林
结构模型学习
SIFT局部特征
判别式码本模型
概率Hough投票
目标遮挡
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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