一种鲁棒的Multi-Egocentric视频中的多目标检测及匹配算法

• 作者: 尹辉 李龙 欧伟奇 许宏丽
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: Multi-Egocentric视频 多目标检测 多目标匹配
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 619-626
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3008字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201603050

摘要

针对视频中的背景变化剧烈、目标尺度差异明显和视角时变性强的特点，提出一种鲁棒的针对multi?egocen?tric视频的多目标检测及匹配算法。首先，构建基于boosting方法的多目标检测模型对各视频序列中的显著目标进行粗检测，并提出一种基于局部相似度的区域优化算法对粗检测显著目标的轮廓进行优化，提高Egocentric视频中显著目标轮廓检测和定位的准确性。在显著目标检测基础上，对不同视角中的显著目标构建基于HOG特征的SVM分类器，实现多视角的多目标匹配。在Party Scene数据集上的实验验证了本文算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许宏丽	北京交通大学计算机与信息技术学院	23	230	9.0	15.0
2	尹辉	北京交通大学计算机与信息技术学院	18	40	3.0	5.0
6	欧伟奇	北京交通大学计算机与信息技术学院	2	4	2.0	2.0
7	李龙	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	2	1.0	1.0