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基于加权SIFT特征的目标检测算法
基于加权SIFT特征的目标检测算法
作者:
唐允恒
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
目标检测
中层视觉元素
权值模板
SIFT
摘要:
复杂图像中对特定目标的检测和定位是机器视觉领域的难点之一。提出使用中层视觉元素描述检测目标,以建立权值模板图像;然后对目标图像和权值模板进行加权SIFT特征匹配得到最优匹配位置,从而实现目标检测。该方法以自行车为检测目标进行实验,检测率达到86%,优于传统SIFT-Ada Boost和HOG-SVM检测方法。实验结果表明该方法能够减少复杂图像中背景干扰的问题,对于不同姿态的目标进行检测也有较强的鲁棒性。
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文献信息
篇名
基于加权SIFT特征的目标检测算法
来源期刊
现代计算机:中旬刊
学科
工学
关键词
目标检测
中层视觉元素
权值模板
SIFT
年,卷(期)
xdjsjzxk_2017,(4)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
74-78
页数
5页
分类号
TP391.41
字数
语种
DOI
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
唐允恒
重庆大学计算机学院
4
4
1.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
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节点文献
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(0)
同被引文献
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参考文献(0)
二级参考文献(0)
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
目标检测
中层视觉元素
权值模板
SIFT
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
现代计算机:中旬刊
主办单位:
中大控股
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-1423
CN:
44-1415/TP
开本:
出版地:
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
邮发代号:
46-205
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
9067
总下载数(次)
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