基于BING和GS的图像目标检测中的快速候选框生成算法

• 作者: 周利莉 曾磊 贾涛 闫镔 陈健
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像目标检测 候选框生成 二值化梯度范数 超像素分割 平均召回率
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 信息处理与技术
• 页码范围: 294-298
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2017.03.008

摘要

候选框生成算法能够有效减少分类器所需处理的图像块个数,提高目标检测效率和准确率.二值化梯度范数(binarized normed gradients,BING)算法计算速度快,检测率高,但是生成的候选框平均召回率很低.在BING算法的基础上,引入基于图的超像素分割算法来提高平均召回率.实验结果表明,文章算法能够有效提升生成的候选框的平均召回率;综合多个参数值下的结果,该算法能够达到60％以上的平均召回率,而BING算法在使用大量候选框条件下的平均召回率仍低于36％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周利莉		18	202	5.0	14.0
2	陈健		20	109	5.0	9.0
3	闫镔		54	384	11.0	17.0
4	曾磊		13	73	4.0	8.0
5	贾涛		2	6	1.0	2.0