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融合超像素分割与码本模型的目标检测算法  
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【英文篇名】 Object Detection Algorithm Based on the Combination of the Superpixel Segmentation and Codebook Model
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【作者】 凡时财; 曾祥峰; 周雪; 邹见效; 徐红兵;
【英文作者】 FAN Shi-cai; ZENG Xiang-feng; ZHOU Xue; ZOU Jian-xiao; XU Hong-bing; School of Automation Engineering; Center for Informational Biology; University of Electronic Science and Technology of China;
【作者单位】 电子科技大学自动化工程学院电子科技大学信息生物学研究中心;
【文献出处】 电子科技大学学报 , Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 编辑部邮箱 2017年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 码本模型; 检测效率; 嵌入式处理平台; 目标检测; 超像素分割;
【英文关键词】 codebook model; detection efficiency; embedded platform; object detection; superpixel segmentation;
【摘要】 针对码本模型在前景目标检测中的效率有待进一步提高的现状,提出了融合超像素分割的码本构建算法。为减小处理对象的规模,设计了按照颜色及空间相似度聚类原始像素点的思路。以超像素作为码本构建单元,有利于抑制局部噪声并降低码本的冗余度。实验结果表明,融合超像素分割的码本模型算法在保持前景目标检测准确性的情况下,能显著减少视频处理过程中的内存消耗以及提高视频帧处理效率,在基于DM6437的嵌入式处理平台上达到了实时处理的性能。
【英文摘要】 A novel codebook model combined with the superpixel segmentation method is proposed in this paper to improve the efficiency of object detection. The original pixels are clustered based on the similarities of both color and location information to reduce the processing cost. Our revised codebook model based on the superpixel could not only suppress the effect of local noise, but also reduce the redundancy of codebook. Simulation results indicate that, our proposed algorithm could reduce the memory consumptio...
【基金】 国家自然科学基金面上项目(61472063);国家自然科学基金青年基金(61503061); 中央高校基本科研业务费(ZYGX2016J102); 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放基金(93K172017K02)
【更新日期】 2017-07-31
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 前景目标检测是计算机视觉领域最基础的研究课题之一,其检测效果对视频图像的后期处理质量有着极为重要的影响。目前较为主流的检测方法包括帧间差分法[1-2]、光流法[3-4]和背景减除法[5-6],其中,背景减除法最为常用。背景减除法的核心任务是构建准确性高、适应性强的背景模型?

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