联合特征码本树和能量最小化的目标识别方法

李子龙; 刘伟铭

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针对复杂背景下的目标识别,提出了一种基于特征码本树和能量最小化的概率框架,能同时检测目标位置和区分目标类别的识别方法.为了能加入特征间的空间关系,除了使用单特征码本树,还使用了双特征码本树,并建立一个能量函数来融合单特征码本树和双特征码本树的特征概率匹配结果.最后,通过在测试图像中寻找滑动窗口所在区域的类别能量最小化来确定目标的位置和所属类别.在UIUC和Caltech 101数据库上的实验表明,该方法相比于其他方法具有较高的识别精度.

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来源
《科学技术与工程》 |2014年第20期|77-81|共5页
作者
李子龙; 刘伟铭;
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作者单位

徐州工程学院信电工程学院,徐州221111;

华南理工大学土木与交通学院,广州510640;

华南理工大学土木与交通学院,广州510640;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
目标识别; 码本树; 能量函数; 双特征;

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