【摘 要】
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针对图像目标检测实时性较差的问题,本文提出了一种基于objectness和可形变部件模型的图像目标识别算法.该算法通过减少目标检测滑动窗口的数量,达到提高识别实时性的目标.算
【机 构】
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中国人民解放军理工大学通信工程学院,南京210007
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针对图像目标检测实时性较差的问题,本文提出了一种基于objectness和可形变部件模型的图像目标识别算法.该算法通过减少目标检测滑动窗口的数量,达到提高识别实时性的目标.算法首先利用objectness检测结果提取目标候选区域,去除多数背景区域;接着对候选区域进行识别,缩短特征金字塔建立和滑动窗口搜索的时间;最后对检测目标进行尺度修正,以提高目标框的准确性.在PASCAL VOC2007数据集上测试结果表明,该算法不仅能有效解决检测实时性问题,达到每秒5.8幅,还能略微提高检测准确性,优于当前主流的检测模型.
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