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钱怡
作品数:
1
被引量:4
H指数:1
供职机构:
南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室
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发文基金:
国家自然科学基金
国家高技术研究发展计划
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
林莹
南京大学计算机科学与技术系计算...
武港山
南京大学计算机科学与技术系计算...
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钱怡
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计算机应用研...
年份
1篇
2013
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对象定位处理中分类信息融合技术研究
被引量:4
2013年
为提高图像中对象定位技术的处理效果,对对象定位技术和分类技术的融合进行了研究。针对大规模、多对象类别的图像对象定位问题,提出了先进行快速分类,再精确定位的处理方案。通过MIMLSVM+多类别分类算法预判出包含对象的图像,利用ESS方法在上述图像中定位对象;针对高精度对象定位需求,提出了融入全局分类信息的最优框打分机制,将MIMLSVM+算法对于图像的分类信息融入ESS方法中最优框的打分信息中。在PASCAL 2006数据集上相应的实验结果表明,前者在缩短处理时间的同时取得了不错的定位平均精度,而后者对最优框得分的改进也在多个类别上带来了定位效果的提高。实验结果表明,分类信息融入对象定位处理中能提升处理效果。
钱怡
林莹
武港山
关键词:
信息融合
多类别分类
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