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1.
基于不确定性度量的多特征融合跟踪   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
提出了一种新的基于特征不确定性度量的多特征融合跟踪算法. 首先, 针对粒子滤波跟踪算法中特征鉴别能力较弱且粒子分布相对分散时容易造成目标丢失的事实, 本文定义了一种新的特征不确定度量方法, 该度量可以在线调整不同类型特征对跟踪结果的贡献. 同时, 针对乘性和加性特征融合跟踪算法方法中存在的缺陷, 提出了一种自适应的多特征融合方法, 融合的结果既突出了状态后验分布中目标真实状态对应的峰值, 又对噪声不敏感, 从而提高了目标跟踪的鲁棒性. 各种场景下的实验结果比较表明: 新的融合跟踪算法比单特征跟踪、 乘性融合跟踪和加性融合跟踪有着更好的稳定性和鲁棒性.  相似文献
2.
多特征组合和图切割支持的物体/背景分割方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
运动物体分割是计算机视觉应用领域中的一个基本问题,阴影和亮度变化均易造成分割结果错误.通过组合多种图像特征,实现了一种新的检测运动物体方法.一方面,组合图像的颜色、梯度和纹理特征,利用梯度和纹理信息时亮度变化不敏感的特性,提高运动物体分割的准确性;另一方面,使用图切割算法对物体/背景进行分割,在不影响整体分割结果前提下修正局部判别错误的像素点,分割结果噪声少且稳定性强.对不同场景的分割结果表明,该方法是高效的和实用的.  相似文献
3.
基于多特征融合的运动车辆阴影消除方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
刘怀愚  李璟  洪留荣 《计算机工程》2011,37(13):156-159
提出一种基于边缘特征的阴影消除方法,通过边缘检测获取阴影边缘信息,利用边缘差分、形态学等运算进行阴影消除。并提出一种基于灰度特征的阴影消除方法,利用暗化因子高斯模型进行阴影消除。结合2种方法的优点,给出一种基于多特征融合的运动车辆阴影消除方法,可同时解决车辆与阴影颜色相似以及阴影内部边缘复杂等原因造成的误检问题。实验结果表明,该方法具有较好的实时性、精确性和鲁棒性。  相似文献
4.
字符多特征提取方法及其在车牌识别中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对车牌字符识别中大部分单一特征提取方法在字符识别上的局限性,提出了一种车牌字符多特征提取方法。在经过预处理后的车牌细化字符基础上提取字符4个侧面的笔画特征、拐点特征、轮廓累积特征及字符内部像素特征,构建出一个维度较低的特征向量集,然后分别采用支持向量机、K近邻算法、BP神经网络、径向基神经网络对陆丰高速公路实地拍摄的车牌图片进行测试并分别与模板匹配方法、网格法、基于小波矩方法比较,实验结果表明提出的车牌字符多特征提取方法识别率高,鲁棒性好。  相似文献
5.
利用遗传算法和特征权重调整的图像检索   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
综合多种特征的图像检索可以克服使用单一特征带来的问题,如何组织这些特征使其发挥最佳作用是基于内容图像检索中的一个难点。提出了一种基于遗传算法相关反馈的图像特征权重调整方法,利用遗传算法和特征权重的调整,缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,使检索效果在很短的时间内达到最好。实验表明,该方法查全率和查准率较高,对于各种特征的组合,都能达到最佳的检索效果。  相似文献
6.
基于码本模型和多特征的早期烟雾检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种基于码本模型和多特征的早期烟雾检测算法。首先,利用码本模型进行前景提取;然后,结合烟雾的颜色模型和形状特征模型检测前景中的疑似烟雾区域;最后,利用烟雾的动态特性,有效地降低误检率,提高算法的鲁棒性。通过ROC曲线对比,实验结果表明,该算法具有良好的烟雾检测能力。同时,能够满足实时性要求,具有较高的实用价值。  相似文献
7.
提出一种基于烟雾图像多特征融合和空间精度补偿的森林火情检测算法。该算法首先将基于小波分析和运动分析的烟雾检测结果进行融合,然后利用烟雾的颜色特征和运动特征将融合检测结果累积,实现检测烟雾,并基于图像中的地平线信息进行空间精度补偿下的烟雾区域提取。实验结果表明此算法可提高检测的准确性,降低误检率,对环境较为鲁棒,在森林防火中具有重要的应用价值。  相似文献
8.
9.
董梅  胡学钢 《微机发展》2007,17(7):117-119
自动文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。特征选择作为文本分类中的关键,困难之一是特征空间的高维性,因此寻求一种有效的特征选择方法,降低特征空间的维数,成为文本分类中的重要问题。在分析已有的文本分类特征选择方法的基础上,实现了一种组合不同特征选择方法的多特征选择方法,应用于KNN文本分类算法,实验表明,多特征选择方法分类效果比单一的特征选择方法分类效果有明显的提高。  相似文献
10.
自动文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。特征选择作为文本分类中的关键,困难之一是特征空间的高维性,因此寻求一种有效的特征选择方法,降低特征空间的维数,成为文本分类中的重要问题。在分析已有的文本分类特征选择方法的基础上,实现了一种组合不同特征选择方法的多特征选择方法,应用于KNN文本分类算法,实验表明,多特征选择方法分类效果比单一的特征选择方法分类效果有明显的提高。  相似文献
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