西北工业大学基础研究基金(JC20120216)
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
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- 一种新的时空局部特征提取方法及在目标识别中的应用
- 2012年
- 针对大多数特征提取算法忽略时间因素对识别精度影响这一问题,提出了一种新的时空局部特征提取方法。首先采用Harris算子提取关键点并估算出该关键点处的尺度,并使用无迹卡尔曼滤波器对关键点处的位置进行跟踪,获取不同时刻下的关键点簇;再采用小波系数描述关键点簇的特征区域、采用SSD衡量关键点簇上相邻两时刻特征向量的相似度,并保留随时间推移SSD值变化缓慢的关键点簇;最后使用高斯统计模型对这些关键点簇的特征向量进行统计建模,获取时空局部特征。实验结果表明,文中方法的目标识别精度高于基于SIFT的目标识别精度约10%。
- 余瑞星袁博宋军艳
- 关键词：高斯混合模型目标识别
- 基于谱残差显著区域检测的图像分辨率归一化方法被引量：1
- 2014年
- 根据人类视觉系统的特点,提出一种自适应归一化图像分辨率的预处理方法。该方法通过计算图像灰度分布情况,根据图像所包含显著区域大小的不同,自适应的确定图像分辨率,打破了谱残差算法无论什么图像均将其归一化为固定分辨率大小(64×64)的局限;同时该算法还能够根据图像中所包含目标的不同大小,完整地提取出所有显著性目标,有效克服了谱残差算法倾向于小目标检测的缺点。实验结果表明:相对于谱残差算法,新算法简单,耗时少于0.1 s,检测准确率提高约15%,可以得到显著区域更为全面的检测效果。
- 余瑞星朱丹高路郭冬梅
- 关键词：视觉注意
