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基于随机森林的目标检测与定位OACSCDCSTPCD

Object Detection and Localization Based on Random Forest

中文摘要英文摘要

为解决复杂图像中的目标检测与定位问题,提出一种基于随机森林的目标检测与定位算法.采用SIFT局部特征构造随机森林分类器,以一个决策树中的全部叶子节点构成一个树型结构的判别式码本模型,从而获得更可靠的概率Hough投票,加快目标检测速度.实验结果证明,该算法效率较高,可用于复杂场景下的目标检测与定位.

In order to solve the object detection and localization in the complicated image, this paper presents an algorithm for object detection and localization based on random forest. The Scale Invariant Feature Transform(SIFT) local features are used to construct a random forest classifier. A tree-structured discriminative codebook model is constructed by all leaf nodes of a decision tree. The discriminative codebook is used to estimate the object's location…查看全部>>

刘足华;熊惠霖

上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海200240上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海200240

信息技术与安全科学

随机森林结构模型学习SIFT局部特征判别式码本模型概率Hough投票目标遮挡

random forest structural model learning Scale Invariant Feature Transform(SIFT) local feature discriminative codebook modelprobabilistic Hough vote object occlusion

《计算机工程》 2012 (13)

基于核函数优化的模式分类研究

5-8,4

国家自然科学基金资助项目(60775008,61075106)

10.3969/j.issn.1000-3428.2012.13.002

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