CAJ | 학술논문

该文提出了一种新的自动目标检测算法,实现对自然场景图像及高分辨率遥感图像中结构相对复杂的人造目标的自动检测.该方法基于组成物体的几何部件处理问题,降低了对训练样本数量的需求.首先选择两类典型特征,基于机器学习训练对应的分类器,有效地减少了背景中某些物体与前景目标部分特性相似对检测方法准确率的影响;然后利用标值点过程对问题建模,以对目标分布的先验约束和分类器的响应作为数据能量,自顶向下地自动检测目标.实验结果表明,该方法准确率高、鲁棒性好,具有较强的实际应用价值.
해문제출료일충신적자동목표검측산법,실현대자연장경도상급고분변솔요감도상중결구상대복잡적인조목표적자동검측.해방법기우조성물체적궤하부건처리문제,강저료대훈련양본수량적수구.수선선택량류전형특정,기우궤기학습훈련대응적분류기,유효지감소료배경중모사물체여전경목표부분특성상사대검측방법준학솔적영향;연후이용표치점과정대문제건모,이대목표분포적선험약속화분류기적향응작위수거능량,자정향하지자동검측목표.실험결과표명,해방법준학솔고、로봉성호,구유교강적실제응용개치.