基于背景属性的目标识别

• 作者: 姜志国 雒建卫
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 属性 目标识别 上下文信息 支持向量机 特征融合
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 页码范围: 1702-1706
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2013.0750

摘要

属性是图像的语义描述,可以表示图像中某些内容的存在与否,它可以是物体的形状、材质、部件、类别以及功能,也可以是场景的类别以及上下文信息等.由于目标类别与所在背景存在相关关系,提出基于背景属性和目标属性相融合的前景目标识别方法,即对每种背景属性和目标属性分别训练支持向量机(SVM)分类器,并将属性在对应分类器上的得分进行串联组成新的特征,并训练得到最终分类器.对a-Pascal数据库中每幅图像,人工标注了10种背景属性,结合已有的目标属性,进行目标识别实验.与传统方法、基于目标属性的分类方法以及其他前景、背景相结合算法的对比实验结果表明,所提算法比其他算法提高大约2％,背景属性有助于提高目标识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜志国	北京航空航天大学宇航学院	88	1038	20.0	29.0
2	雒建卫	北京航空航天大学宇航学院	1	2	1.0	1.0