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面向非合作目标识别的大规模类属超图建模
被引量：
2
1
作者
夏胜平
宋锐
+3 位作者
刘建军
张乐峰
虞华
Edwin Hancock
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期1399-1404,共6页
针对大量不同成像条件下获得的多视图像,研究利用局部不变特征及其空间布局约束构建用于非合作目标识别的类属超图模型的方法.该方法首先将每一幅图像表示为使用选定的稳健SIFT特征构成的属性图,然后提出了一种属性图相似性传播聚类原理...
针对大量不同成像条件下获得的多视图像,研究利用局部不变特征及其空间布局约束构建用于非合作目标识别的类属超图模型的方法.该方法首先将每一幅图像表示为使用选定的稳健SIFT特征构成的属性图,然后提出了一种属性图相似性传播聚类原理.在给定的F度量的约束下,利用该原理进行聚类,并根据熵函数最小化优化条件,可迭代得到特定目标属性图样本集合的最优聚类,进一步将所获得的聚类简化成以非冗余属性图作为节点的类属超图模型.本文用大量图像样本进行了试验测试.实验结果验证了模型的可扩展性和识别性能.
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关键词
目标识别
类属超图
局部不变特征
属性图
尺度不变特征
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职称材料
基于超图模型的图像目标识别
被引量：
2
2
作者
刘建军
祝一薇
+2 位作者
李新光
夏胜平
郁文贤
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第21期181-184,187,共5页
基于类属超图模型给出简单图像和复杂图像目标的识别方法。通过提取简单图像的稳健尺度不变特征变换特征,得到其对应的属性图,采用RSOM聚类树的思想和K近邻方法快速实现对简单图像的目标识别。复杂图像存在较大的背景干扰和遮挡的影响,...
基于类属超图模型给出简单图像和复杂图像目标的识别方法。通过提取简单图像的稳健尺度不变特征变换特征,得到其对应的属性图,采用RSOM聚类树的思想和K近邻方法快速实现对简单图像的目标识别。复杂图像存在较大的背景干扰和遮挡的影响,通过滑动窗方法在待识别图像中定位待识别目标区域,并将该区域从待识别图像中分出,然后采用与简单图像识别方法类似的方法完成目标识别,减少背景干扰和遮挡的影响。仿真实验表明,2种图像目标识别方法是有效的。
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关键词
图
类属超图
尺度不变特征变换
目标识别
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职称材料
基于Adaboost-CSHG的特定类目标跟踪识别
3
作者
皮嘉立
巫正中
陈卓
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第4期318-320,F0003,共4页
目标跟踪识别是计算机视觉领域的热点研究对象。首先采用基于Adaboost的目标检测算法,训练得到了特定类目标坦克模型的级联分类器,对图像中的坦克目标完成了"粗检测";通过构建类属超图(CSHG)模型,采取Adaboost与CSHG相结合的...
目标跟踪识别是计算机视觉领域的热点研究对象。首先采用基于Adaboost的目标检测算法,训练得到了特定类目标坦克模型的级联分类器,对图像中的坦克目标完成了"粗检测";通过构建类属超图(CSHG)模型,采取Adaboost与CSHG相结合的方式,有效滤除了大量虚警,实现了对坦克目标的"精检测",同时完成了对目标的跟踪;最后利用基于类属超图的目标识别原理对目标进行识别,实验结果表明该方法在简单背景和复杂背景图像条件下均具有可行性。
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关键词
ADABOOST
目标检测
类属超图
目标跟踪
目标识别
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职称材料
题名
面向非合作目标识别的大规模类属超图建模
被引量：
2
1
作者
夏胜平
宋锐
刘建军
张乐峰
虞华
Edwin Hancock
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR实验室
英国约克大学计算机系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期1399-1404,共6页
基金
国家自然科学基金(No.60972114)
文摘
针对大量不同成像条件下获得的多视图像,研究利用局部不变特征及其空间布局约束构建用于非合作目标识别的类属超图模型的方法.该方法首先将每一幅图像表示为使用选定的稳健SIFT特征构成的属性图,然后提出了一种属性图相似性传播聚类原理.在给定的F度量的约束下,利用该原理进行聚类,并根据熵函数最小化优化条件,可迭代得到特定目标属性图样本集合的最优聚类,进一步将所获得的聚类简化成以非冗余属性图作为节点的类属超图模型.本文用大量图像样本进行了试验测试.实验结果验证了模型的可扩展性和识别性能.
关键词
目标识别
类属超图
局部不变特征
属性图
尺度不变特征
Keywords
object recognition
class specific hyper graph
attributed graph
local invariant feature
SIFT（Scale Invariant Feature Transform）
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于超图模型的图像目标识别
被引量：
2
2
作者
刘建军
祝一薇
李新光
夏胜平
郁文贤
机构
国防科技大学电子科学与工程学院ATR重点实验室
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第21期181-184,187,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60972114)
文摘
基于类属超图模型给出简单图像和复杂图像目标的识别方法。通过提取简单图像的稳健尺度不变特征变换特征,得到其对应的属性图,采用RSOM聚类树的思想和K近邻方法快速实现对简单图像的目标识别。复杂图像存在较大的背景干扰和遮挡的影响,通过滑动窗方法在待识别图像中定位待识别目标区域,并将该区域从待识别图像中分出,然后采用与简单图像识别方法类似的方法完成目标识别,减少背景干扰和遮挡的影响。仿真实验表明,2种图像目标识别方法是有效的。
关键词
图
类属超图
尺度不变特征变换
目标识别
Keywords
graph
class specific hyper graph
Scale lnvariant Feature Transform（SIFT）
object recognition
分类号
TP391 [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
基于Adaboost-CSHG的特定类目标跟踪识别
3
作者
皮嘉立
巫正中
陈卓
机构
后勤工程学院
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第4期318-320,F0003,共4页
基金
重庆市物联地下管网安全运行监管系统研制与示范(国家工信部ZX201426903)资助
文摘
目标跟踪识别是计算机视觉领域的热点研究对象。首先采用基于Adaboost的目标检测算法,训练得到了特定类目标坦克模型的级联分类器,对图像中的坦克目标完成了"粗检测";通过构建类属超图(CSHG)模型,采取Adaboost与CSHG相结合的方式,有效滤除了大量虚警,实现了对坦克目标的"精检测",同时完成了对目标的跟踪;最后利用基于类属超图的目标识别原理对目标进行识别,实验结果表明该方法在简单背景和复杂背景图像条件下均具有可行性。
关键词
ADABOOST
目标检测
类属超图
目标跟踪
目标识别
Keywords
Adaboost,Target detection,CSHG,Target tracking,Target recognition
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
面向非合作目标识别的大规模类属超图建模
夏胜平
宋锐
刘建军
张乐峰
虞华
Edwin Hancock
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于超图模型的图像目标识别
刘建军
祝一薇
李新光
夏胜平
郁文贤
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于Adaboost-CSHG的特定类目标跟踪识别
皮嘉立
巫正中
陈卓
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
0
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职称材料
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