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基于几何特征和贝叶斯的运动目标分类识别方法
被引量：
2
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作者
陈泓佑
李郁峰
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第12期3378-3383,共6页
针对传统基于几何特征的运动目标分类识别方法在模式类预定义、特征提取利用和分类器判定策略上的一些细节处理不足,提出一种改进方法。依据目标外轮廓形态差异程度,在模式类下定义子模式类;利用提取出目标的高维度几何特征向量,通过伪...
针对传统基于几何特征的运动目标分类识别方法在模式类预定义、特征提取利用和分类器判定策略上的一些细节处理不足,提出一种改进方法。依据目标外轮廓形态差异程度,在模式类下定义子模式类;利用提取出目标的高维度几何特征向量,通过伪划分方式分组得到若干子特征向量,多方面描述目标;通过分类器和子特征向量组计算的结果,利用综合判定机制,得到最终的分类识别结果。利用目标类别的平均识别率指标进行实验,实验结果表明,该方法对预定义的4个模式类有较好效果。
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关键词
运动目标分类识别
几何特征
特征分组
综合判定
最小错分贝叶斯方法
子模式类
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职称材料
题名
基于几何特征和贝叶斯的运动目标分类识别方法
被引量：
2
1
作者
陈泓佑
李郁峰
机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第12期3378-3383,共6页
基金
四川省教育厅重点基金项目(15zd1107)
国家级大学生创新性创业训练计划基金项目(201310619021)
文摘
针对传统基于几何特征的运动目标分类识别方法在模式类预定义、特征提取利用和分类器判定策略上的一些细节处理不足,提出一种改进方法。依据目标外轮廓形态差异程度,在模式类下定义子模式类;利用提取出目标的高维度几何特征向量,通过伪划分方式分组得到若干子特征向量,多方面描述目标;通过分类器和子特征向量组计算的结果,利用综合判定机制,得到最终的分类识别结果。利用目标类别的平均识别率指标进行实验,实验结果表明,该方法对预定义的4个模式类有较好效果。
关键词
运动目标分类识别
几何特征
特征分组
综合判定
最小错分贝叶斯方法
子模式类
Keywords
moving objects classification and recognition
geometrical features
feature grouping
comprehensive decision
min-error Bayes method
sub pattern class
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于几何特征和贝叶斯的运动目标分类识别方法
陈泓佑
李郁峰
《计算机工程与设计》
北大核心
2016
2
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