基于区域梯度压缩的少纹理目标候选框提取算法

• 作者: 彭茂庭
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 少纹理目标 目标检测 模板匹配 目标候选框提取 量化编码梯度方向 二进制梯度方向压缩
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 102-105
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3251字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2020.02.037

摘要

针对某些应用中目标表面纹理较少,目标检测困难的问题,提出了一种基于区域梯度压缩的少纹理目标候选框提取算法.该算法是对模板匹配算法OCM的改进.算法对局部区域梯度方向进行压缩,保持了较低的计算复杂度,并且提出了新的梯度方向压缩方法与相似度衡量方法.实验证明,该算法相较于OCM算法,在产生接近数量候选框的情况下,召回率提高了6.5％;在召回率接近时,产生的候选框数量减少了41.9％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭茂庭	南京航空航天大学电子信息工程学院	1	0	0.0	0.0