融合边缘特征的Prim快速目标定位算法

发布时间：2018-07-09 09:52

  本文选题：目标定位 + 边缘特征　； 参考：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年01期

【摘要】：为了解决目标检测中物体定位效率不高的问题,针对现有多数方法采用的穷举式的滑动窗口检测的不足,提出一种改进的Prim算法融合超像素而产生推荐窗口的算法.先采用快速的结构化边缘检测算子产生边缘结构,然后通过非极大值抑制产生各边缘集合,再由边界集合构建物体轮廓确定Prim算法融合超像素初始的条件,最终由超像素间的边界强度和开始产生的边缘轮廓判断终止条件,产生图像中各物体的定位区域.在Pascal VOC 2007数据集上进行实验的结果表明,在一致的检测标准下,文中改进的Prim算法在平均重叠率达到0.78的情况下,将原有算法产生的推荐窗口减少了60%左右,同时算法时间提升近1倍.
[Abstract]:In order to solve the problem that the object location efficiency is not high in target detection, an improved Prim algorithm is proposed to produce the recommended window by merging the super-pixels and aiming at the shortcomings of the exhaustive sliding window detection used by most of the existing methods. A fast structured edge detection operator is used to generate the edge structure, then each edge set is generated by non-maximum suppression, and then the prim algorithm is used to construct the contour of the object to determine the initial condition of the fusion superpixel. Finally, the termination condition is judged by the boundary strength between the super-pixels and the starting edge contour, and the location region of each object in the image is generated. The experimental results on Pascal VOC 2007 data set show that the improved Prim algorithm can reduce the recommended window by about 60% under the condition that the average overlap rate of the improved Prim algorithm is 0.78. At the same time, the time of the algorithm is nearly doubled.
【作者单位】： 江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61373126) 江苏省自然科学基金(BK20131107) 中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP51510)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2108975