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首页> 外文会议>2012 IEEE Workshop on Signal Processing Systems. >Discriminative Focus of Attention for Real-Time Object Detection in Video
【24h】

Discriminative Focus of Attention for Real-Time Object Detection in Video

机译：视频中实时物体检测的注意注意力集中

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We propose a novel object detection approach that combines the discriminative power of object category classifiers with a simple pixel level focus of attention mechanism. The pixel-level foreground/background detectors evolve to classify each pixel as either being part of an object of interest or noise. Unlike background subtraction algorithms, the decision of what is foreground is influenced by object level knowledge rather than it being an outlier to a background distribution. The approach outperforms many background subtraction techniques in challenging scenarios. Combined with the proposed focus of attention mechanism, a robust object classifier(capable of classifying known objects or rejecting noise) runs in real-time while processing 1920x1080 videos on an off-the-shelf DSP.
机译：我们提出了一种新颖的目标检测方法，该方法将目标类别分类器的辨别力与注意力机制的简单像素级焦点相结合。像素级前景/背景检测器演变为将每个像素分类为关注对象或噪声的一部分。与背景扣除算法不同，什么是前景的决定受对象级别知识的影响，而不是背景分布的离群值。在具有挑战性的场景中，该方法的性能优于许多背景扣除技术。结合建议的关注机制，一个强大的对象分类器（能够对已知对象进行分类或抑制噪声）实时运行，同时在现成的DSP上处理1920x1080视频。

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