| 应用空间金字塔池化LBP特征的舰船检测识别 |
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| 引用本文： | 郭少军,陆斌,娄树理.应用空间金字塔池化LBP特征的舰船检测识别[J].激光与红外,2017,47(6):783-788. |
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| 作者姓名： | 郭少军 陆斌 娄树理 |
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| 作者单位： | 海军航空工程学院 控制科学与工程系,山东 烟台 264001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（No.61303192）资助 |
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| 摘 要： | 传统LBP特征进行目标识别主要依靠局部图像LBP特征直方图来实现,通常只能满足小邻域内小量采样点计算LBP特征的情况。当需要计算像素在更大空间邻域更多采样点的对比纹理特征时,直方图特征的维度将会造成维数灾难。本文提出应用空间金字塔池化方式对LBP特征进行池化,并在LBP特征计算过程中采用多种邻域尺度和不同采样点数量,充分挖掘不同尺度下图像的纹理特征,从而建立完备的图像描述特征。在利用支持向量机或其他训练网络进行识别模板训练时,需要输入特征集具有相同的维度,传统LBP算法首先对图像按一定尺寸重构/裁切,时常会发生畸变而与现实出现偏离和信息丢失,对识别正确率存在影响。本文通过空间金字塔尺度对任意大小图像的LBP特征进行池化,输出特征维度为固定长度,有效避免了图像畸变与信息丢失的情况。实验证明,本文方法不仅避免了维度灾难的发生,同时能够更高效地提高目标检测率和识别正确率。
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| 关 键 词： | 空间金字塔 池化 多尺度 LBP特征 舰船检测 舰船识别 |
Ship detection and recognition based on spatial pyramid pooling LBP feature |
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| GUO Shao-jun,LU Bin,LOU Shu-li.Ship detection and recognition based on spatial pyramid pooling LBP feature[J].Laser & Infrared,2017,47(6):783-788. |
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| Authors: | GUO Shao-jun LU Bin LOU Shu-li |
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| Affiliation: | Department of Control Engineering,Navy Aeronautical Engineering University,Yantai 264001,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | spatial pyramid pooling multi-scale LBP feature ship detection ship recognition |
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