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局部遮挡下的目标识别算法
被引量：
2
1
作者
王培容
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第12期3009-3011,共3页
规格化互相关算法是用得较普遍的目标识别方法,但是当目标区域被局部遮挡时,该方法通常不能正确定位目标。提出了一种新的基于选择互相关系数的目标识别算法用于搜索有局部遮挡的目标区域。算法分两步进行:用增量互相关算法计算出模板...
规格化互相关算法是用得较普遍的目标识别方法,但是当目标区域被局部遮挡时,该方法通常不能正确定位目标。提出了一种新的基于选择互相关系数的目标识别算法用于搜索有局部遮挡的目标区域。算法分两步进行:用增量互相关算法计算出模板图和场景图的增量图像,比较二者增量图像的一致性,计算出选择互相关系数矩阵;结合选择互相关系数矩阵,用规格化互相关算法在场景图中搜索目标区域。当场景图存在较严重的噪声时,可对选择互相关系数矩阵进行修正以克服噪声的影响。实验结果表明,基于选择互相关系数的目标识别算法对局部遮挡和高亮度变化情况有较强的鲁棒性。
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关键词
局部遮挡
规格化
互
相关
增量互相关
选择
互
相关
目标识别
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职称材料
题名
局部遮挡下的目标识别算法
被引量：
2
1
作者
王培容
机构
重庆工学院电子信息与自动化学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第12期3009-3011,共3页
文摘
规格化互相关算法是用得较普遍的目标识别方法,但是当目标区域被局部遮挡时,该方法通常不能正确定位目标。提出了一种新的基于选择互相关系数的目标识别算法用于搜索有局部遮挡的目标区域。算法分两步进行:用增量互相关算法计算出模板图和场景图的增量图像,比较二者增量图像的一致性,计算出选择互相关系数矩阵;结合选择互相关系数矩阵,用规格化互相关算法在场景图中搜索目标区域。当场景图存在较严重的噪声时,可对选择互相关系数矩阵进行修正以克服噪声的影响。实验结果表明,基于选择互相关系数的目标识别算法对局部遮挡和高亮度变化情况有较强的鲁棒性。
关键词
局部遮挡
规格化
互
相关
增量互相关
选择
互
相关
目标识别
Keywords
partialocclusion
normalized cross correlation
increment cross correlation
selective cross correlation
target identification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
局部遮挡下的目标识别算法
王培容
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
2
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