融合超像素分割與碼本模型的目標(biāo)檢測(cè)算法
本文選題:碼本模型 + 檢測(cè)效率。 參考:《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年04期
【摘要】:針對(duì)碼本模型在前景目標(biāo)檢測(cè)中的效率有待進(jìn)一步提高的現(xiàn)狀,提出了融合超像素分割的碼本構(gòu)建算法。為減小處理對(duì)象的規(guī)模,設(shè)計(jì)了按照顏色及空間相似度聚類原始像素點(diǎn)的思路。以超像素作為碼本構(gòu)建單元,有利于抑制局部噪聲并降低碼本的冗余度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,融合超像素分割的碼本模型算法在保持前景目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確性的情況下,能顯著減少視頻處理過程中的內(nèi)存消耗以及提高視頻幀處理效率,在基于DM6437的嵌入式處理平臺(tái)上達(dá)到了實(shí)時(shí)處理的性能。
[Abstract]:Aiming at the present situation that the efficiency of codebook model in foreground target detection needs to be further improved, a codebook construction algorithm based on fusion of hyperpixel segmentation is proposed. In order to reduce the size of processing objects, the idea of clustering original pixels according to color and spatial similarity is designed. Using super-pixel as codebook construction unit is helpful to suppress local noise and reduce the redundancy of codebook. Experimental results show that the proposed codebook model algorithm can significantly reduce the memory consumption and improve the efficiency of video frame processing while maintaining the accuracy of foreground target detection. The performance of real-time processing is achieved on the embedded processing platform based on DM6437.
【作者單位】: 電子科技大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院電子科技大學(xué)信息生物學(xué)研究中心;
【基金】:國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(61472063);國家自然科學(xué)基金青年基金(61503061) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)(ZYGX2016J102) 吉林大學(xué)符號(hào)計(jì)算與知識(shí)工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(93K172017K02)
【分類號(hào)】:TP391.41
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,本文編號(hào):2057481
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