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摘要:
为解决可变形部件模型中基于长宽比的启发式子类别划分方法难以处理复杂的类内变化问题,提出一种基于形状特征的子类别划分方法,并将其应用到可变形部件模型的训练过程中.对于样本实例,首先基于Canny算子提取对应的边缘信息.提取多尺度力矩特征构建训练样本的形状特征并将其作为特征向量,采用模糊C均值聚类算法进行子类别初始化;然后针对每一个子类别训练一个组件模型形成混合组件模型,优化模型的表现能力.PASCAL VOC 2007数据集的实验结果表明提出的算法超出初始的可变形部件模型的检测性能,平均精度提高了3.5%.
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文献信息
篇名 一种基于子类别感知的可变形 部件模型对象检测算法
来源期刊 信息工程大学学报 学科 工学
关键词 对象检测 可变形部件模型 Canny算子 多尺度力矩
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 信息处理与技术
研究方向 页码范围 646-651
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 3787字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0673.2017.06.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于洪涛 10 21 3.0 4.0
2 卜佑军 3 9 1.0 3.0
3 李春伟 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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1986(1)
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2010(1)
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研究主题发展历程
节点文献
对象检测
可变形部件模型
Canny算子
多尺度力矩
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息工程大学学报
双月刊
1671-0673
41-1196/N
大16开
郑州市科学大道62号
2000
chi
出版文献量(篇)
2792
总下载数(次)
2
总被引数(次)
9088
论文1v1指导