基于随机映射的特征压缩在快速目标检测中的应用

• 作者: 唐自力 姚光乐 蒋平 钟剑丹 雷涛
• 来源期刊: 半导体光电
• 学科: 工学
• 关键词: 随机映射 目标检测 特征压缩 稀疏矩阵
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 光电系统
• 页码范围: 140-145
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16818/j.issn1001-5868.2018.01.029

摘要

目标检测通常利用复杂的、高维度的特征来提高其检测精度,而高维特征往往会产生较高的计算复杂度和存储开销.经典的特征压缩算法常常被用于目标检测系统以实现特征降维,但在其求解过程中会涉及到大量的矩阵分解运算,从而降低了算法的实时性.针对此问题,提出一种基于随机映射的特征压缩算法.该算法仅通过一个稀疏随机矩阵和简单的矩阵乘法运算就实现了特征从高维空间到低维空间的映射.利用经该算法压缩后的特征向量构建了Ada-Boost分类器,实验结果表明,该分类器在保证检测精度的前提下,提高了目标检测的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷涛	中国科学院光电技术研究所	24	101	5.0	9.0
2	蒋平	中国科学院光电技术研究所	45	619	11.0	24.0
3	钟剑丹	中国科学院光电技术研究所	5	4	1.0	1.0
12	姚光乐	中国科学院光电技术研究所	2	3	1.0	1.0