余水能
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：三峡大学更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于中层特征学习的旋转对称目标检测算法研究
- 对称结构在自然界广泛存在，对称性检测在现实世界人和动物的感知中扮演着重要角色，在目标对象识别与分类中也起着重要作用。一种高效而鲁棒的对称性检测算法可以使许多计算机视觉和图形应用从中受益。 目前大多数对称性检测算子的共同...
- 余水能
- 关键词：目标检测视觉显著性
- 文献传递
- 基于隐式模型表示的对称物体检测算法被引量：1
- 2016年
- 针对自然界中具有旋转对称特征物体的不规则性和随机性特点,提出一种新的图像旋转目标检测算法。使用基于隐式模型表示的方法来统计图像中关键点的空间位置分布,并在此基础上对物体的旋转中心进行估计。通过中层特征对图像中视觉感兴趣的关键点进行提取,在所提取关键点的特征空间进行无监督学习,将这些关键点所在空间位置聚类为不同的旋转特征簇,进而通过各个特征簇的投票值,获得在特定半径下的中心概率映射图。使用多半径尺度的显著度检测对各个半径下得到的概率映射图进行加权叠加,获得图像全局的旋转中心概率映射图,并通过显著度检测算法获取旋转中心坐标。实验结果表明,该算法对自然图像中不规则的旋转对称物体都能够进行有效的检测,对旋转对称中心的估计也具有较高的精度。
- 余水能魏宁董方敏
- 关键词：视觉显著性目标检测
