【摘 要】
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目标检测和识别算法通常使用复杂特征以多尺度滑动窗的方式进行分析,运算效率往往非常低。因此,目标性被引入进行目标潜在区域的快速预判断,减少复杂特征需要分析的窗数,从而
【机 构】
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华中科技大学自动化学院多谱信息技术国家级重点实验室,湖南人文科技学院能源与机电工程系
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）（2015AA015904）, 中国博士后科学基金资助项目（2014M562028）, 湖南省教育厅资助科研项目（14C0599）, 中央高校基本科研业务费资助HUST（2014QNRC035和2015QN036）
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目标检测和识别算法通常使用复杂特征以多尺度滑动窗的方式进行分析,运算效率往往非常低。因此,目标性被引入进行目标潜在区域的快速预判断,减少复杂特征需要分析的窗数,从而达到加速算法效率的目的。针对逐步普及的Kinect深度像机,该文提出了一种基于深度图像的目标性分析算法,以提升深度图像的目标检测识别算法的效率。首先基于深度图像的法向量,提出能够有效描述深度图像边缘信息的边缘检测方法,然后通过支撑向量机学习目标性的分类器,以得分的形式给出候选区域中存在目标的概率,最后基于人眼的视觉机理对不同尺度的目标进行加权。
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