基于贝叶斯分类器的实时图像目标识别实验研究

• 作者: 周志强 汪渤 高志峰
• 来源期刊: 实验科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 贝叶斯分类器 目标识别 实验
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 实验技术
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4550.2014.01.008

摘要

基于对不完全朴素贝叶斯分类器的分析,提出一种离线训练在线识别的目标图像识别与跟踪实验方法.实验将模板图像与目标实时图像之间的特征匹配问题转换为特征分类问题,并在成像自寻的导引系统上运行.实验结果表明,该方法在保持很高鲁棒性的同时,大幅减少在线目标识别的计算量,具有较强的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪渤	北京理工大学自动化学院	78	918	16.0	27.0
2	周志强	北京理工大学自动化学院	22	269	8.0	16.0
3	高志峰	北京理工大学自动化学院	11	42	4.0	6.0