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基于霍夫森林的变电站开关设备检测及状态识别被引量：24: 1; 作者邵剑雄闫云凤齐冬莲《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期115-120,共6页; 针对变电站的开关设备,提出了一种基于霍夫森林(HF)的开关设备检测及状态识别方法。采用多种特征提取方法,利用HF构建分类器,通过霍夫变换框架对目标物体中心位置投票,并结合一种无需非极大值抑制的启发性算法,解决多个开关设备同时检... 展开更多; 关键词变电站开关状态识别霍夫森林巡检机器人; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进霍夫森林框架的多目标跟踪算法被引量：1: 2; 作者高庆吉霍璐牛国臣《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2311-2315,共5页; 针对单目视觉对多个相似的目标跟踪因遮挡等因素影响而失效的问题,提出一种基于改进霍夫森林框架的多目标跟踪算法。在将多目标跟踪问题归结为基于目标检测的轨迹关联过程基础上,通过引入在线学习霍夫森林框架将轨迹关联计算转化为最大... 展开更多; 关键词多目标跟踪在线学习霍夫森林轨迹关联 HANKEL矩阵相似目标; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于视觉显著性与霍夫森林的腰椎间盘定位与分割: 3; 作者陈东岳周婷赵丹《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1368-1374,共7页; 为了对腰椎疾病的计算机辅助诊断提供腰椎间盘的具体位置和形状信息,提出一种基于CT图像的腰椎间盘定位与分割算法.首先针对腰椎CT图像中骨骼干扰较多、背景纹理复杂的特点,使用小波分解获得局部特征,并引入独立元分析方法将高维特征空... 展开更多; 关键词腰椎间盘检测霍夫森林显著性检测方向信息测度图像分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于对象性测度估计和霍夫森林的目标检测方法被引量：3: 4; 作者胡梦婕魏振忠张广军《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1936-1941,共6页; 实现高效准确的目标检测算法在视频监控、自动导航等诸多领域有着至关重要的作用。针对现有目标检测算法速度不高且鲁棒性差的缺点,提出了一种基于对象性测度估计和霍夫森林的快速目标检测方法。首先,基于自下而上的视觉注意机制,采用... 展开更多; 关键词目标检测霍夫森林对象性测度估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪被引量：2: 5; 作者梁付新刘洪彬常发亮《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期129-134,161,共7页; 针对目标遮挡、形变等复杂环境中多目标跟踪准确性低的问题,提出了一种多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪算法.首先,该算法根据目标检测响应进行初步关联,在线选取正负样本,通过融合颜色直方图、方向梯度直方图特征以及光流信息构建... 展开更多; 关键词多目标霍夫森林颜色直方图相似性度量特征点匹配; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多特征与改进霍夫森林的行人检测方法被引量：2: 6; 作者尤玮戴声奎《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第10期3538-3544,共7页; 针对自然背景下的行人检测问题,提出一种多特征与霍夫森林结合的行人检测算法。在特征提取阶段,分别采用梯度方向直方图、局部二值模式和LAB颜色空间来提取行人的梯度、纹理和颜色频率特征,构成丰富的特征集来描述行人;采用霍夫森林算... 展开更多; 关键词行人检测多特征梯度方向直方图局部二值模式 LAB颜色空间霍夫森林投票模板; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于霍夫森林和半监督学习的图像分类被引量：1: 7; 作者王力冠冯瑞《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第20期20-25,51,共7页; 机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本,并进行分类的过程,需要耗费大量人力物力以及时间。因此,如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督学习的图像分类算法,... 展开更多; 关键词监督学习霍夫森林半监督学习直推式支持向量机图像分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于空时线索的TLD视频跟踪算法被引量：7: 8; 作者李俊谢维信李良群《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第10期1287-1293,共7页; 视频跟踪是计算机视觉领域的研究热点之一,Tracking-Learning-Detection(TLD)是近年来提出的一种有效的视频跟踪框架。针对短时遮挡以及复杂可变背景环境下的目标跟踪问题,提出了一种基于空时线索的TLD视频跟踪算法。在该算法中,采用由... 展开更多; 关键词多通道特征空时线索霍夫森林视频跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于霍夫森林的变电站开关设备检测及状态识别被引量：24: 1; 作者邵剑雄闫云凤齐冬莲; 机构浙江大学电气工程学院; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期115-120,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61571394) 浙江省科技厅公益项目(2014C31095)~~; 文摘针对变电站的开关设备,提出了一种基于霍夫森林(HF)的开关设备检测及状态识别方法。采用多种特征提取方法,利用HF构建分类器,通过霍夫变换框架对目标物体中心位置投票,并结合一种无需非极大值抑制的启发性算法,解决多个开关设备同时检测与定位问题,同时提高开关检测准确率;训练"分"和"合"两种开关模型,分别检测与定位开关设备,以此判别开关状态。实验结果表明,该方法识别准确率高,鲁棒性好,可应用于机器人巡检系统或者智能视频监控系统。; 关键词变电站开关状态识别霍夫森林巡检机器人; Keywords substation switch state recognition Hough forests inspection robot; 分类号 TM564 [电气工程—电器] TM63 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进霍夫森林框架的多目标跟踪算法被引量：1: 2; 作者高庆吉霍璐牛国臣; 机构中国民航大学机器人研究所; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2311-2315,共5页; 文摘针对单目视觉对多个相似的目标跟踪因遮挡等因素影响而失效的问题,提出一种基于改进霍夫森林框架的多目标跟踪算法。在将多目标跟踪问题归结为基于目标检测的轨迹关联过程基础上,通过引入在线学习霍夫森林框架将轨迹关联计算转化为最大后验概率(MAP)问题。通过在线采集多目标样本、提取目标外观和运动特征构建霍夫森林,进行森林训练得到轨迹关联概率,从而关联多目标轨迹;而引入低秩逼近Hankel矩阵进行轨迹校验,修复了误匹配的轨迹,改进了在线更新训练样本算法的效能。实验表明,轨迹误匹配率显著改善,能有效提高单目摄像机对多个相似目标有遮挡情况下跟踪的准确性和鲁棒性。; 关键词多目标跟踪在线学习霍夫森林轨迹关联 HANKEL矩阵相似目标; Keywords multi-target tracking online learning Hough forest trajectories association Hankel matrix similar-target; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于视觉显著性与霍夫森林的腰椎间盘定位与分割: 3; 作者陈东岳周婷赵丹; 机构东北大学信息科学与工程学院东软飞利浦医疗设备系统有限责任公司; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1368-1374,共7页; 基金国家自然科学基金(61005032) 教育部项目基本科研业务费重大科技创新项目(N11080404); 文摘为了对腰椎疾病的计算机辅助诊断提供腰椎间盘的具体位置和形状信息,提出一种基于CT图像的腰椎间盘定位与分割算法.首先针对腰椎CT图像中骨骼干扰较多、背景纹理复杂的特点,使用小波分解获得局部特征,并引入独立元分析方法将高维特征空间分解为相互独立的多个一维特征空间,提出基于视觉显著性检测的腰椎间盘区域预选取算法,实现了小波特征的概率密度估计,并生成了腰椎间盘显著性分布图;然后提出基于显著性分布与方向信息测度相融合的局部样本随机提取算法,同时设计了面向稀疏特征的弱分类器来提高随机森林的分类准确性,从而实现腰椎间盘区域的精确定位与分割.实验结果证明,该算法能够有效地提高腰椎间盘检测的准确率与计算速度.; 关键词腰椎间盘检测霍夫森林显著性检测方向信息测度图像分割; Keywords lumbar disc detection Hough forest saliency detection orientation information measurement image segmentation; 分类号 TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于对象性测度估计和霍夫森林的目标检测方法被引量：3: 4; 作者胡梦婕魏振忠张广军; 机构北京航空航天大学精密光机电一体化技术教育部重点实验室; 出处《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1936-1941,共6页; 基金国家自然科学基金(61340054) 北京市自然科学基金(3142012) 国家重大科学仪器设备开发专项(2012YQ140032); 文摘实现高效准确的目标检测算法在视频监控、自动导航等诸多领域有着至关重要的作用。针对现有目标检测算法速度不高且鲁棒性差的缺点,提出了一种基于对象性测度估计和霍夫森林的快速目标检测方法。首先,基于自下而上的视觉注意机制,采用对象性测度估计,提取图像中的物体候选集;然后,在由物体候选集确定的感兴趣区域内进行霍夫森林目标检测,确定目标中心位置;最后,结合目标中心所在的对象性测度估计候选框的尺度信息,确定目标大小。实现结果表明,该方法在提高霍夫森林目标检测算法检测准确度的同时,大大提升了检测速率。; 关键词目标检测霍夫森林对象性测度估计; Keywords object detection Hough forest objectness estimation; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪被引量：2: 5; 作者梁付新刘洪彬常发亮; 机构山东大学控制科学与工程学院; 出处《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期129-134,161,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61673244); 文摘针对目标遮挡、形变等复杂环境中多目标跟踪准确性低的问题,提出了一种多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪算法.首先,该算法根据目标检测响应进行初步关联,在线选取正负样本,通过融合颜色直方图、方向梯度直方图特征以及光流信息构建目标的特征模型;然后利用霍夫森林学习,形成可靠的长轨迹;最后采用多特征融合的轨迹匹配算法,引入颜色直方图的相似性度量和基于Gabor滤波器的特征点匹配两种方式,形成加权融合的概率矩阵,将长轨迹逐级关联为目标的完整轨迹.实验表明,该算法在多个复杂环境的视频序列中,可以有效解决目标形变、相互遮挡等问题,能实现多目标的鲁棒性跟踪.; 关键词多目标霍夫森林颜色直方图相似性度量特征点匹配; Keywords multiple targets Hough forest color histogram similarity measure feature point matching; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多特征与改进霍夫森林的行人检测方法被引量：2: 6; 作者尤玮戴声奎; 机构华侨大学信息科学与工程学院通信系; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第10期3538-3544,共7页; 基金福建省科技计划重点基金项目(2013H0030) 中央高校基本科研专项基金项目(JB-ZR1145); 文摘针对自然背景下的行人检测问题,提出一种多特征与霍夫森林结合的行人检测算法。在特征提取阶段,分别采用梯度方向直方图、局部二值模式和LAB颜色空间来提取行人的梯度、纹理和颜色频率特征,构成丰富的特征集来描述行人;采用霍夫森林算法来创建分类器,对其投票方式进行改进,提出一种基于高斯模板的区域加权投票方式,提高了检测精度。实验结果表明,该算法在误检率FPPW为10-4时,检测率为90.12%,ROC曲线性能上优于HOG+SVM与原霍夫森林算法。; 关键词行人检测多特征梯度方向直方图局部二值模式 LAB颜色空间霍夫森林投票模板; Keywords pedestrian detection multiple features histogram of oriented local binary patterns LAB color space Houghfo-rest vote template; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于霍夫森林和半监督学习的图像分类被引量：1: 7; 作者王力冠冯瑞; 机构复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学); 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第20期20-25,51,共7页; 基金国家科技支撑计划(No.2013BAH09F01) 上海市科委科技创新行动计划(No.14511106900); 文摘机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本,并进行分类的过程,需要耗费大量人力物力以及时间。因此,如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督学习的图像分类算法,能用较少的样本训练分类器,并在分类的过程中不断获取新的训练样本。并对部分训练结果加以人工标注,该方法有效提高了标注效率。利用COREL数据对该算法进行了实验验证,结果表明,该算法可以利用少量的训练样本,得到令人满意的标注精确度,提高人工效率。; 关键词监督学习霍夫森林半监督学习直推式支持向量机图像分类; Keywords supervised learning Hough forest semi-supervised learning Transductive Support Vector Machine(TSVM) image classification; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于空时线索的TLD视频跟踪算法被引量：7: 8; 作者李俊谢维信李良群; 机构深圳大学ATR国防科技重点实验室; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第10期1287-1293,共7页; 文摘视频跟踪是计算机视觉领域的研究热点之一,Tracking-Learning-Detection(TLD)是近年来提出的一种有效的视频跟踪框架。针对短时遮挡以及复杂可变背景环境下的目标跟踪问题,提出了一种基于空时线索的TLD视频跟踪算法。在该算法中,采用由局部图像块的多通道特征训练生成的霍夫森林进行检测,通过多个局部图像块引入目标相关的空间位置信息,提高了算法的区分能力;然后,根据图像块对光流跟踪初始位置进行随机化布置并利用空间位置信息对光流跟踪结果进行加权,改善光流跟踪的性能;最后,对光流跟踪输出置信度与霍夫森林检测输出置信度进行自适应空时融合,综合提高目标的跟踪精度。实验结果表明,与原始TLD算法相比,本文算法能够更有效地处理遮挡问题,实现复杂背景环境下的鲁棒目标跟踪。; 关键词多通道特征空时线索霍夫森林视频跟踪; Keywords multiple channels features spatio-temporal cues hough forests visual tracking; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于霍夫森林的变电站开关设备检测及状态识别	邵剑雄闫云凤齐冬莲	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2016	24	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进霍夫森林框架的多目标跟踪算法	高庆吉霍璐牛国臣	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于视觉显著性与霍夫森林的腰椎间盘定位与分割	陈东岳周婷赵丹	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于对象性测度估计和霍夫森林的目标检测方法	胡梦婕魏振忠张广军	《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪	梁付新刘洪彬常发亮	《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于多特征与改进霍夫森林的行人检测方法	尤玮戴声奎	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于霍夫森林和半监督学习的图像分类	王力冠冯瑞	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于空时线索的TLD视频跟踪算法	李俊谢维信李良群	《信号处理》 CSCD 北大核心	2015	7	在线阅读下载PDF 职称材料