融合超像素分割与码本模型的目标检测算法

发布时间：2018-06-23 14:48

  本文选题：码本模型 + 检测效率　； 参考：《电子科技大学学报》2017年04期

【摘要】：针对码本模型在前景目标检测中的效率有待进一步提高的现状,提出了融合超像素分割的码本构建算法。为减小处理对象的规模,设计了按照颜色及空间相似度聚类原始像素点的思路。以超像素作为码本构建单元,有利于抑制局部噪声并降低码本的冗余度。实验结果表明,融合超像素分割的码本模型算法在保持前景目标检测准确性的情况下,能显著减少视频处理过程中的内存消耗以及提高视频帧处理效率,在基于DM6437的嵌入式处理平台上达到了实时处理的性能。
[Abstract]:Aiming at the present situation that the efficiency of codebook model in foreground target detection needs to be further improved, a codebook construction algorithm based on fusion of hyperpixel segmentation is proposed. In order to reduce the size of processing objects, the idea of clustering original pixels according to color and spatial similarity is designed. Using super-pixel as codebook construction unit is helpful to suppress local noise and reduce the redundancy of codebook. Experimental results show that the proposed codebook model algorithm can significantly reduce the memory consumption and improve the efficiency of video frame processing while maintaining the accuracy of foreground target detection. The performance of real-time processing is achieved on the embedded processing platform based on DM6437.
【作者单位】： 电子科技大学自动化工程学院电子科技大学信息生物学研究中心;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61472063);国家自然科学基金青年基金(61503061) 中央高校基本科研业务费(ZYGX2016J102) 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放基金(93K172017K02)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2057481