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已找到 6 条结果
- 对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配北大核心CSCDCSTPCD
- 基于协方差流形的异常驾驶行为识别方法北大核心CSTPCD摘要：研究一种高效的异常驾驶行为正确识别分类的识别方法,对预防由于异常驾驶行为导致的交通事故具有重要意义.提出了一种新的基于协方差流形的异常驾驶行为识别方法.首先提取图像的纹理、颜色和梯度方向特征,以克服基于单一特征识别驾驶行为的不足;并利用协方差流形进行多特征融合,以消除特征冗余以及不同特征数值悬殊对图像识别的影响;最后使用多类LogitBoost分类器进行分类识别.针对相同检测目标的正确识别率可达98％以上,对不同检测目标的正确识别率可…查看全部>>
- Shi-Tomasi角点区域的拷贝图像检测CHSSCD摘要：针对由于裁剪、翻转和旋转等产生的图像拷贝问题,提出一种Shi-Tomasi角点的拷贝检测算法.先使用Shi-Tomasi角点检测算法提取图像的局部角点;然后在以Shi-Tomasi角点为中心的圆环区域内计算特征向量的协方差描述子(多特征融合);最后通过协方差描述子的相似性度量来检测圆环区域的相似性,并以此判断检测图像是否为原图像的拷贝.实验结果证明,该检测算法对图像的裁剪、旋转等攻击具有较好的鲁棒性.
- 基于协方差描述子和LogitBoost的交通场景图像分割北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对传统方法直接采用图像特征参与图像分割时存在的特征冗余且分割准确率低的问题,提出了一种基于协方差描述子和LogitBoost的交通场景图像分割方法.采用运动结构特征、纹理和HOG特征描述交通场景,并利用协方差描述子进行特征融合以消除特征冗余;采用多类LogitBoost分类器进行图像分割,提高了交通场景分割的精度.在公共测试视频数据库CamVid中测试和评估了所提出的算法,结果表明了该方法的有效性.
- 基于核稀疏编码的红外目标识别方法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于协方差描述子稀疏表示的前视红外建筑物目标跟踪锁定北大核心CSCDCSTPCD