朴春赫
- 作品数：4 被引量：18H指数：3
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于CV模型与改进ME模型的肺癌检测算法被引量：1
- 2017年
- 针对CT影像中恶性肺结节病灶难以自动检测的问题,提出了一种基于CV模型与改进ME模型分割区域之间的面积差异的肺部CT影像癌症检测算法.该方法利用在肺部CT影像中结节边界的模糊程度是判断恶性肺结节的最重要指标这一特性,首先通过CV模型和改进ME模型两种交互式目标分割算法分别对肺部CT影像分割,因这两种分割方法收缩效果不同,故得到两种不同的结节区域,再计算这两种区域之间的面积差异得到该区域的模糊程度,最后计算得到模糊程度比较阈值,以此判断是否存在癌症.实验结果表明,该算法对于肺部CT影像中的癌症检测具有较高的准确率.
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- 关键词：图像分割水平集算法CV模型
- 基于改进ViBe的多行人检测方法被引量：7
- 2016年
- 利用改进的Vi Be算法及模板匹配方法对多行人场景进行了目标检测.为了提高运动目标检测性能,提出将原Vi Be算法与帧间差分相结合的方法,该方法使二值图像中的鬼影比原Vi Be算法消除更为迅速.根据待处理像素点周围已完成的前背景分离结果,利用动态计算模型参数估计前背景,以提高前景目标提取的准确度.基于HOG算法识别运动目标中的行人目标.实验结果表明,该方法在没有降低运动物体检测实时性的同时,明显提高了算法检测的准确度.
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- 关键词：运动目标检测支持向量机行人检测
- 基于水平集方法的交互式目标分割算法被引量：6
- 2016年
- 研究以用户与系统之间的交互信息为先验知识的目标分割算法,提出一种基于改进速度函数的水平集图像分割算法。利用待分割图像的区域信息与目标轮廓信息,改进传统CV模型中的速度函数。使用图像边缘的梯度下降向量逐步逼近目标边缘,采用概率密度函数使图像中的所有像素值近似满足高斯概率分布,并通过边界收敛模型保证速度函数快速收敛至目标边缘。实验结果表明,对于包含噪声和目标边缘模糊的图像,与基于CV模型的分割算法和基于均方差水平集方法的分割算法相比,该算法具有更好的分割性能和鲁棒性。
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- 关键词：图像分割水平集主动轮廓模型
- 基于HOG特征的优化区域模板匹配检测被引量：4
- 2016年
- 针对HOG算法滑动窗口检测效率低和目标特征描述不精确的问题,提出了一种基于HOG的改进算法,提高了滑动窗口的检测效率并减少了目标模板相似性对结果带来的影响.该算法利用HOG特征来描述目标的整体和各个部件,优先检测图像中目标出现概率较大的区域.对于检测评分比较接近阈值的区域使用可变形部件模型进行精确检测,从而可以避免具有轮廓相似性的模板检测结果的不准确.结果表明,该算法对于静态图片有较高的准确率,且对于很多相似度不高的分类具有较快的检测速度.
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- 关键词：梯度方向直方图支持向量机
