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基于K-邻近轮廓片段组的物体检测
基于K-邻近轮廓片段组的物体检测
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NETL
NSTL
维普
万方数据
中文摘要：
针对实际场景中的物体遮挡、背景复杂等影响物体检测结果的问题，本文提出一种新颖的物体特征：K-邻近轮廓片段组。该特征能够更好地描述边缘信息，而且具有尺度不变性。利用该特征训练得到的SVM，在基于滑动窗口的检测过程中取得了很好的效果。经实验验证，该特征非常适合用于物体检测和分类识别。
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作者：
李蕾
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作者单位：
中北大学电子测试技术国家重点实验室,成均馆大学计算机视觉实验室
关键词：
物体检测
K-邻近轮廓片段组
滑动窗口
SVM
出版年：
2014
科技信息
山东省技术开发服务中心
科技信息
影响因子：
0.15
ISSN：
1001-9960
年,卷(期)：
2014.
(10)
参考文献量
3
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