候选区域相关论文
场景理解可以辅助或提高计算机或智能设备对复杂多变场景的感知和理解能力,它广泛用于自动驾驶系统、机器人感知、无人机以及可穿......
随着军事现代化的推进,红外探测设备被广泛应用于装备夜视、目标侦察以及导弹拦截等领域。对红外图像中的弱小目标进行识别有利于......
针对传统机器视觉检测识别方法受到装配零件之间相互遮挡、零件不同位姿、外部光照强度、小目标漏检影响,检测准确率不高的问题,提......
癌症是一种复杂的基因病,对人类健康构成严重威胁,是全球范围内的主要死亡原因之一。下一代测序技术的产生和发展,带来了多组学高......
随着电动汽车的快速发展,充电负荷的增加给电网造成了不同程度的影响,合理地引导电动汽车进行有序充电具有重要意义。已有的文献中......
随着我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也同样提高，智能交通系统Inte......
作为国家电网建设的一项核心关键技术，输电线路智能化巡检对保障电力系统的安全稳定运行至关重要。随着机器学习技术的不断发展，以基......
心血管疾病(CVD)已成为全世界发病率和死亡率最高的疾病，对心血管疾病的早期定量诊断和预防对延长患者预期寿命尤为关键。计算机断......
针对自然场景下多方向、多语种文本区域提出了一种新的检测方法.该方法首先使用提出的边界提升最大稳定极值区域(MSER)算法,检测得......
随着科技的发展和互联网的流行，数据流以及相关的应用正受到人们广泛的关注。在数据流环境下，很多情况下需要对其进行不同类型的复杂......
计算机视觉作为人工智能的重要组成部分近年来随着社会发展与日益增的需求得到了高速发展和广泛应用。物体检测技术作为计算视觉的......
遮挡人脸检测是当前人脸检测面临的最主要问题之一.人工智能时代,人脸检测作为图像处理与计算机视觉领域的重要研究方向得到广泛应......
目标检测是计算机视觉领域中非常重要的任务,当前许多目标检测方法都采用了anchor boxes作为回归参考。然而,检测器的精度对anchor......
目标检测作为图像处理和计算机视觉的重要分支,已广泛应用于民用和军事领域,包括:自动驾驶、智能监控、肿瘤筛查、武器的精确制导......
随着近年来深度学习的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法由于相比传统算法更具优势,已成为当前解决目标检测问题的首......
本文提出了一种基于成对形态学算子的车牌定位方法用于复杂场景下的车牌定位。算法由三部分构成，首先使用基于成对形态学算子的......
基因拷贝数变异在多基因疾病病因中起着重要作用，常呈现因果关系。强迫症的发病原因复杂，目前普遍认为是多基因传递模式，即由多个......
本文以提出了一种鲁棒的图像分割方法用于snooker台面区域自动分割，首先对图像进行彩色分割得到候选区域，进一步在候选区域进行边缘......
从场景图片中准确获取包含的文本信息是图像处理研究的一个重要内容.文章提出了一种基于边缘检测和纹理分析的自然场景图片中文本......
文章基于人脸肤色统计模型和模板匹配进行人脸检测和定位。对现有的高斯肤色模型进行改进，利用一种自适应阈值的肤色分割方法得到肤......
车牌定位是车牌自动识别的关键技术,该文在研究了经典车牌定位算法的基础上,针对我国车牌颜色的多样性及车牌背景的复杂性,提出了......
提出了视频中实时多姿态人脸检测方法。先用改进运动检测法来获取运动区域；接着通过肤色信息取得人脸候选区域；最后,形状、脸部特征......
本文利用人脸的肤色信息在YCbCr颜色空间具有良好的聚类特性的特点,构建了高斯肤色模型。在该模型下,可以快速的从复杂背景中检测......
针对彩色图像的人脸检测,提出了一种将肤色和Hausdorff距离相结合的人脸检测方法.首先使用基于YCbCr色彩空间的肤色高斯概率模型,......
研究背景与目的：鼻咽癌(NasopharyngealCarcinoma，NPC)是东南亚地区一种常见的肿瘤，有着明显的种族和地区分布特征，普遍认为遗传因素在......
基于视频图像的烟雾检测对于实现早期火灾预警具有重要意义。为了提高烟雾检测的准确率，本文提出一种利用多特征判别的烟雾检测......
利用图像进行船舶检测可以为海上侦察监视提供重要信息。以往的检测方法对水平或近水平的目标都有很强的检测能力,但对于任意方向......
为了提高网络入侵检测性能,采用快速区域卷积神经网络(Faster region-convolutional neural network,Faster R-CNN)深度学习的方法......
针对遥感船舶检测任务场景中与海面颜色相似船舶显著值低以及海岸线、岛屿等背景干扰问题,提出一种基于显著性候选区域的遥感船舶......
近年来,基于候选区域的快速卷积神经网络(Faster R-CNN)算法,在多个目标检测数据集上有出色的表现,吸引了广泛的研究兴趣.Faster R......
基于图像形态学处理和车牌几何特征,设计一个改进的车牌定位方法。首先对图像进行灰度化、垂直方向差分、线性拉伸和二值化等预处......
提出了一种基于边缘检测、数学形态学和颜色特征相结合的复杂背景下的快速车牌定位算法。首先,利用车牌区域具有较丰富的垂直边缘......
针对Edge Boxes算法召回率不高的问题,并结合目标的显著性检测,提出了一种基于颜色距离与Edge Boxes候选区域算法。首先利用结构化......
为实现移动车辆精确定位,提出了一种基于机场滑行道标记牌识别的方法。首先对图像进行预处理和二值化,利用数学形态学连通区域最大......
针对安全出口处人流量统计实时性差、准确率低的问题,提出一种基于智能视频分析的人流量统计算法。首先,分别提取训练样本的梯度范......
为了解决传统车辆检测存在的问题,提高车辆检测的准确度,本文提出将区域卷积神经网络算法应用到车辆检测中。该算法利用图像的颜色......
为能在车辆姿态变化较大时高效准确地检测出车辆,提出一种基于Edge Boxes与旋转不变特征的车辆检测算法。通过Edge Boxes算法,确定......
目标检测是计算机视觉领域中最基本的任务之一,在基于彩色图像的目标检测初见成效之后,科研人员不满足于此,开始了对3D目标检测的......
随着无人驾驶、机器人等人工智能应用的发展,目标检测技术发挥着越来越重要的作用。针对现有的目标检测技术检测准确率低、检测速......
针对经典的核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)算法在目标物体被遮挡、发生严重形变或旋转等复杂条件的跟踪失败问题,提出......
对图像中的物体进行识别和定位已经从比较学术的问题变成和我们的生活息息相关的事情。目标检测是这些问题的底层技术,也是计算机......
在目标检测中,通常使用候选区域提高目标的检测效率。为解决当前候选区域质量较低的问题,本文将卷积边缘特征、显著性及目标位置信......
针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)拍摄图像识别准确率不高,以及由于图像数量庞大导致的时间长、效率低等问题,本文将基于......
图像语义分割是计算机视觉领域的研究热点,如何让计算机按照人类理解的方式对海量的图像实现精细分割是图像理解亟待解决的问题。......
