基于objectness的图像目标检测
针对图像目标检测实时性较差的问题,本文提出了一种基于objectness和可形变部件模型的图像目标识别算法.该算法通过减少目标检测滑动窗口的数量,达到提高识别实时性的目标.算法首先利用objectness检测结果提取目标候选区域,去除多数背景区域;接着对候选区域进行识别,缩短特征金字塔建立和滑动窗口搜索的时间;最后对检测目标进行尺度修正,以提高目标框的准确性.在PASCAL VOC2007数据集上测试结果表明,该算法不仅能有效解决检测实时性问题,达到每秒5.8幅,还能略微提高检测准确性,优于当前主流的检测模型.
图像处理 识别算法 实时检测 可变部件模型
刘涛 吴泽民 姜青竹 胡磊 刘熹
中国人民解放军理工大学通信工程学院,南京210007
国内会议
葫芦岛
中文
6-10
2015-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）