| 基于背景属性的目标识别 |
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| 作者姓名： | 雒建卫 姜志国 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学宇航学院,北京,100191;北京航空航天大学宇航学院,北京,100191 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61371134);国家973计划资助项目(2010CB327900) |
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| 摘 要： | 属性是图像的语义描述,可以表示图像中某些内容的存在与否,它可以是物体的形状、材质、部件、类别以及功能,也可以是场景的类别以及上下文信息等.由于目标类别与所在背景存在相关关系,提出基于背景属性和目标属性相融合的前景目标识别方法,即对每种背景属性和目标属性分别训练支持向量机(SVM)分类器,并将属性在对应分类器上的得分进行串联组成新的特征,并训练得到最终分类器.对a-Pascal数据库中每幅图像,人工标注了10种背景属性,结合已有的目标属性,进行目标识别实验.与传统方法、基于目标属性的分类方法以及其他前景、背景相结合算法的对比实验结果表明,所提算法比其他算法提高大约2%,背景属性有助于提高目标识别率.
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| 关 键 词： | 属性 目标识别 上下文信息 支持向量机 特征融合 |
| 收稿时间： | 2014-01-08 |
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