【摘 要】
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物体检测与识别是计算机视觉领域的长期研究热点。在特征提取、检测、识别的一般化流程中,检测与识别通常被作为两个相互独立的模块分别处理。本文提出一种能够同时实现
【机 构】
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上海交通大学自动化系,上海200240
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物体检测与识别是计算机视觉领域的长期研究热点。在特征提取、检测、识别的一般化流程中,检测与识别通常被作为两个相互独立的模块分别处理。本文提出一种能够同时实现物体检测和类型识别的整合算法,并给出参数选择的实现方法和细节。该算法基于目前最有效的物体检测方法之一——可变形部件模型(Deformable Part Models,DPM),通过增加得分偏置,进而融合多个不同类别模型的检测结果,最终结果不仅含有检测信息,还包含子类识别信息,可同时实现物体检测和类型识别。本文在SJTUVehicle数据库中进行了车辆检测和车型识别实验。实验结果显示,该方法的车辆检测精度与车型识别准确率均可达95％以上。本文提出的方法具有一般性,可扩展用于其他物体的检测和子类识别。
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