【摘 要】
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为提高图像中对象定位技术的处理效果,对对象定位技术和分类技术的融合进行了研究。针对大规模、多对象类别的图像对象定位问题,提出了先进行快速分类,再精确定位的处理方案。通过MIMLSVM+多类别分类算法预判出包含对象的图像,利用ESS方法在上述图像中定位对象;针对高精度对象定位需求,提出了融入全局分类信息的最优框打分机制,将MIMLSVM+算法对于图像的分类信息融入ESS方法中最优框的打分信息中。在P
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61021062),国家“863”计划资助项目(2011AA01A202)
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为提高图像中对象定位技术的处理效果,对对象定位技术和分类技术的融合进行了研究。针对大规模、多对象类别的图像对象定位问题,提出了先进行快速分类,再精确定位的处理方案。通过MIMLSVM+多类别分类算法预判出包含对象的图像,利用ESS方法在上述图像中定位对象;针对高精度对象定位需求,提出了融入全局分类信息的最优框打分机制,将MIMLSVM+算法对于图像的分类信息融入ESS方法中最优框的打分信息中。在PASCAL 2006数据集上相应的实验结果表明,前者在缩短处理时间的同时取得了不错的定位平均精度,而后者
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