基于机器视觉的动态多目标识别

薛梦霞; 刘士荣; 王坚

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基于机器视觉的动态多目标识别

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提出了一种基于机器视觉的实时动态多目标识别的方法.该方法首先根据前后帧之间像素的变化,分割出运动目标和样本图像,然后使用Gabor滤波器提取图像的特征,得到特征向量.最后使用Fisher判别准则分类识别,将得到的分类识别结果自动标注在输出图像中,并且将其连续输出,便能获得已经识别完成的输出视频.实验结果表明,在多个动态目标的情况下,综合运用Gabor特征与帧间差分法的动态目标识别方法能准确检测到动态目标区域,并能准确分类、识别和标注.

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来源
《上海交通大学学报》 |2017年第6期|727-733|共7页
作者
薛梦霞; 刘士荣; 王坚;
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作者单位

杭州电子科技大学自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
机器视觉; Fisher判别准则; 动态多目标识别; 目标分割;

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