【摘 要】
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针对稀疏表示理论在目标检测中对场景中目标位置信息的捕捉能力较弱的问题,将概率潜在语义分析(pLSA)模型与稀疏表示理论相结合,提出一种由粗到细的图像目标检测方法.首先应
【机 构】
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空军工程大学 航空航天工程学院,陕西 西安 710038
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针对稀疏表示理论在目标检测中对场景中目标位置信息的捕捉能力较弱的问题,将概率潜在语义分析(pLSA)模型与稀疏表示理论相结合,提出一种由粗到细的图像目标检测方法.首先应用pLSA方法抽取整幅图像中可能含有目标的图像块,实现图像目标的粗提取,然后对这些可能含有目标的图像块进行稀疏表示,剔除虚警,实现目标的精细检测.实验结果表明:与传统目标检测算法相比,该算法在鲁棒性、识别率和运行效率方面均有一定提高,取得了较好的效果.
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