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摘要:
针对码本模型在前景目标检测中的效率有待进一步提高的现状,提出了融合超像素分割的码本构建算法.为减小处理对象的规模,设计了按照颜色及空间相似度聚类原始像素点的思路.以超像素作为码本构建单元,有利于抑制局部噪声并降低码本的冗余度.实验结果表明,融合超像素分割的码本模型算法在保持前景目标检测准确性的情况下,能显著减少视频处理过程中的内存消耗以及提高视频帧处理效率,在基于DM6437的嵌入式处理平台上达到了实时处理的性能.
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文献信息
篇名 融合超像素分割与码本模型的目标检测算法
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 码本模型 检测效率 嵌入式处理平台 目标检测 超像素分割
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 计算机工程与应用
研究方向 页码范围 572-578
页数 7页 分类号 TP391
字数 4517字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.04.016
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 徐红兵 电子科技大学自动化工程学院电子科技大学信息生物学研究中心 61 458 11.0 17.0
2 邹见效 电子科技大学自动化工程学院电子科技大学信息生物学研究中心 31 343 9.0 18.0
3 凡时财 电子科技大学自动化工程学院电子科技大学信息生物学研究中心 7 19 2.0 4.0
4 周雪 电子科技大学自动化工程学院电子科技大学信息生物学研究中心 8 39 2.0 6.0
5 曾祥峰 电子科技大学自动化工程学院电子科技大学信息生物学研究中心 1 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
码本模型
检测效率
嵌入式处理平台
目标检测
超像素分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
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