【摘 要】
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场景目标识别是场景理解的重要内容之一,提出一种新颖的基于视觉显著性的场景目标识别方法.该方法受生物视觉认知机理的启发,利用视觉显著机制来凸显场景中的感兴趣区域.首先
【机 构】
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杭州电子科技大学电气自动化研究所,杭州电子科技大学检测仪表与自动化系统集成技术教育部工程研究中心
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场景目标识别是场景理解的重要内容之一,提出一种新颖的基于视觉显著性的场景目标识别方法.该方法受生物视觉认知机理的启发,利用视觉显著机制来凸显场景中的感兴趣区域.首先利用GBVS模型对图像数据进行高效筛选,获得特定感兴趣的显著性区域.然后基于图分割理论(Graph Cuts Theory)的GrabCut算法被用于提取图像中的显著性目标.最后运用SURF特征描述目标对象,通过SURF特征的学习产生目标物体的BoVW视觉词包,运用视觉词包的SVM分类匹配实现目标对象的图像特征与语义描述之间的知识映射.麻省理工学院LabelMe图像库的实验测试结果表明所述方法具有较高的识别率.
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