对象定位处理中分类信息融合技术研究

被引：4

作者：

钱怡

林莹

武港山

机构：

[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

来源：

计算机应用研究 | 2013年 / 30卷 / 12期

关键词：

信息融合; 对象定位; 多类别分类; 多示例多标记学习框架; 快速子窗口搜索方法; 最优框;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 []; TP202 [设计、性能分析与综合];

学科分类号：

080203 ; 0811 ; 081101 ; 081102 ;

摘要：

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。

引用

页码：3844 / 3849

页数：6

共 20 条

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