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Detection, segmentation, and classification of specific objects are the key building blocks of a computer vision system for
image analysis. This paper presents a unified model-based approach to these three tasks. It is based on using unsupervised
learning to find a set of templates specific to the objects being outlined by the user. The templates are formed by averaging
the shapes that belong to a particular cluster, and are used to guide a probabilistic search through the space of possible
objects. The main difference from previously reported methods is the use of on-line learning, ideal for highly repetitive
tasks. This results in faster and more accurate object detection, as system performance improves with continued use. Further,
the information gained through clustering and user feedback is used to classify the objects for problems in which shape is
relevant to the classification. The effectiveness of the resulting system is demonstrated in two applications: a medical diagnosis
task using cytological images, and a vehicle recognition task.
Received: 5 November 2000 / Accepted: 29 June 2001
Correspondence to: K.-M. Lee 相似文献
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用VB自动生成Word 2000格式录取通知书 总被引:1,自引:0,他引:1
本文主要阐述了如何通过VB6.0编程利用VBA的特性,自动生成WORD2000格式的高校录取通知书和录取通知书信封并自动打印。 相似文献
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Antonio Fernandez-CaballeroAuthor Vitae Miguel A. FernandezAuthor VitaeJose MiraAuthor Vitae Ana E. DelgadoAuthor Vitae 《Pattern recognition》2003,36(5):1131-1142
To be able to understand the motion of non-rigid objects, techniques in image processing and computer vision are essential for motion analysis. Lateral interaction in accumulative computation for extracting non-rigid shapes from an image sequence has recently been presented, as well as its application to segmentation from motion. In this paper, we introduce a modified version of the first multi-layer architecture. This version uses the basic parameters of the LIAC model to spatio-temporally build up to the desired extent the shapes of all moving objects present in a sequence of images. The influences of LIAC model parameters are explained in this paper, and we finally show some examples of the usefulness of the model proposed. 相似文献
997.
Sambhunath BiswasAuthor Vitae 《Pattern recognition》2003,36(7):1501-1517
This paper presents a segmentation based lossy image compression (SLIC) algorithm. The segmentation scheme (Biswas and Pal, Pattern Recog. Lett. 21 (2000)), entropy based and hierarchical in nature, provides sub-images of homogeneous regions. The compression algorithm encodes a graylevel image through global approximations of sub-images by 2-d Bezier-Bernstein polynomial along with corrections, if needed, over regions in sub-images by local approximation; contours by 1-d Bezier-Bernstein polynomial and texture, if present, by Huffman coding scheme using Hilbert scan on texture blocks. Order of the 2-d polynomials has been computed with the help of an image quality index (IQI). The proposed compression algorithm also examines the compression result by encoding contours through their approximation based on stretching of discrete circular arcs. Stretching is done by affine transformation. Compression results in both the cases have been compared with JPEG results. Attempts have been made to evaluate the quality of reconstructed images through a fidelity vector whose components are different objective measures. 相似文献
998.
基于DELPHI的WORD文档处理技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
总结了四种Delphi访问和控制Word的方法,简单分析了Word的对象层次模型,重点阐述了利用Delphi中Server组件操纵Word的实现方法,并就实现Delphi对Word文档直接操作进行了探讨和分析. 相似文献
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针对人工河网选取过程中需要考虑的几个重要因素,引入了线状要素动态分段模型组织人工河网数据及其空间知识。提出一种基于栅格的河网密度探测方法,较传统的计算网眼面积的方法简便且效果较好。建立了基于"知识决策"的人工河网选取模型,模型中考虑了复杂人工河网综合中河渠的属性(主要、次要)、长度、连通情况、河渠间的空间关系以及河网密度等5个方面的因素,建立多准则决策模型对每条备选河渠平等地进行综合评价,根据评价结果按照选取可能性从小到大间隔选取,从而能够较好保持人工河网的网络特征。 相似文献
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