计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
6期
1670-1673
,共4页
田元荣%田松%许悦雷%查宇飞
田元榮%田鬆%許悅雷%查宇飛
전원영%전송%허열뢰%사우비
目标检测%稀疏表示%局部特征%随机树%字典学习
目標檢測%稀疏錶示%跼部特徵%隨機樹%字典學習
목표검측%희소표시%국부특정%수궤수%자전학습
传统的基于局部特征的图像目标检测算法具有对遮挡和旋转敏感、检测精度不高以及运算速度慢的特点,为了改进该算法的性能,提出了一种将图像局部特征应用于稀疏表示理论的图像目标检测算法.该算法利用随机树的方式有监督地学习样本图像的局部特征形成字典,通过学习好的字典和测试图像的子块来预测图像中目标的中心位置,以此寻求待检测图像稀疏的表示,从而实现对图像中感兴趣目标的检测.实验结果表明,该算法对目标的遮挡、旋转和复杂背景有很好的鲁棒性,而且检测精度和运算速度相对于同类经典算法均有提高.
傳統的基于跼部特徵的圖像目標檢測算法具有對遮擋和鏇轉敏感、檢測精度不高以及運算速度慢的特點,為瞭改進該算法的性能,提齣瞭一種將圖像跼部特徵應用于稀疏錶示理論的圖像目標檢測算法.該算法利用隨機樹的方式有鑑督地學習樣本圖像的跼部特徵形成字典,通過學習好的字典和測試圖像的子塊來預測圖像中目標的中心位置,以此尋求待檢測圖像稀疏的錶示,從而實現對圖像中感興趣目標的檢測.實驗結果錶明,該算法對目標的遮擋、鏇轉和複雜揹景有很好的魯棒性,而且檢測精度和運算速度相對于同類經典算法均有提高.
전통적기우국부특정적도상목표검측산법구유대차당화선전민감、검측정도불고이급운산속도만적특점,위료개진해산법적성능,제출료일충장도상국부특정응용우희소표시이론적도상목표검측산법.해산법이용수궤수적방식유감독지학습양본도상적국부특정형성자전,통과학습호적자전화측시도상적자괴래예측도상중목표적중심위치,이차심구대검측도상희소적표시,종이실현대도상중감흥취목표적검측.실험결과표명,해산법대목표적차당、선전화복잡배경유흔호적로봉성,이차검측정도화운산속도상대우동류경전산법균유제고.