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【摘 要】
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为解决霍夫森林叶子投票引入的噪声信息,提出一种基于可判别叶子的霍夫森林目标跟踪算法。在原始霍夫森林训练阶段,叶子结点不具有判别能力,不能分类图像斑块属于目标还是背景。含有背景的图像斑块包括大量的噪声,而且在每个像素位置处,收集图像斑块的表决信息耗费大量时间。实验结果表明,该方法不仅能减少噪声表决信息,还能增加目标检测的有效性。
【机 构】
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吉林大学通信工程学院
【出 处】
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吉林大学学报(信息科学版)
【发表日期】
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2016年02期
【基金项目】
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吉林大学博士学科点基金资助项目（20120061110091）
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