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基于背景属性的目标识别
引用本文:雒建卫,姜志国.基于背景属性的目标识别[J].北京航空航天大学学报,2014,40(12):1702-1706.
作者姓名:雒建卫  姜志国
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
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)
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.

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

Object recognition based on background attributes
Luo Jianwei,Jiang Zhiguo.Object recognition based on background attributes[J].Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2014,40(12):1702-1706.
Authors:Luo Jianwei  Jiang Zhiguo
Abstract:
Keywords:attribute  object recognition  context  SVM  feature fusion
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