基于全局Gist特征和局部碎片特征的物体检测研究

• 作者: 张雪松
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 全局gist特征 局部碎片特征 场景上下文
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 机械制造自动化
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3401字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2015.02.085

摘要

提出了一种新的基于全局gist特征和局部碎片特征的物体检测方法.当物体较小或者场景比较复杂时,物体局部碎片特征存在一定的二义性,检测器经常在一些语义错误的位置输出不合理的检测结果.提取场景的全局特征并学习出物体位置和尺度的概率分布,有助于提高物体检测的准确率.我们首先提取场景的全局gist特征并预测出物体的可能出现位置和尺度,然后利用物体的局部碎片特征检测物体,并降低异常位置的检测得分.在LabelMe数据集上的实验表明,结合全局Gist特征和局部碎片特征进行物体检测,可以有效地减少语义错误的检测输出,提高物体检测的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪松	大连交通大学软件学院	11	32	3.0	5.0