【摘 要】
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针对视觉目标识别算法实时性较差的问题,基于似物性提出一种面向视觉目标识别的可变部件模型改进算法。该算法首先对图像进行二进制归一化的似物性检测,并利用检测结果形成视
【机 构】
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中国人民解放军理工大学通信工程学院
【基金项目】
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航空科学基金(0125186005);国家自然科学青年基金(61501509)资助
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针对视觉目标识别算法实时性较差的问题,基于似物性提出一种面向视觉目标识别的可变部件模型改进算法。该算法首先对图像进行二进制归一化的似物性检测,并利用检测结果形成视觉目标候选框;然后使用目标识别算法对候选区域进行似然判决,比滑动窗口法缩短了搜索时间;最后通过一个快速扩大-缩小算法对检测目标进行尺度修正,提高目标框的准确度。在PASCAL图像库上的识别结果表明：该识别方法在准确率上优于当前主流的检测模型,计算耗时较级联DPM算法减少约50%。
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