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Hierarchical-Based Object Detection with Improved Locality Sparse Coding

机译：具有改进的局部稀疏编码的基于层次的对象检测

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This paper proposes to extend the hierarchical method to be adapted to sequential frames, aiming at detecting the moving object in dynamic scenes. A novel two-layer model is proposed, in which dictionaries are learned through three different stages and the locality constrained sparse representation is improved. This leads more significant improvement for performance of both static image classification and moving object detection. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm is efficient and robust compared with the state-of-the-art classification methods, and also able to detect moving object in the sequential frames accurately.
机译：针对动态场景中的运动物体检测问题，本文提出将层次化方法扩展到适用于连续帧的方法。提出了一种新颖的两层模型，该模型通过三个不同的阶段来学习字典，并改进了局部约束的稀疏表示。这导致静态图像分类和运动对象检测性能的更显着提高。实验结果表明，与最新的分类方法相比，该算法高效，鲁棒，并且能够准确地检测出连续帧中的运动物体。

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