联合特征码本树和能量最小化的目标识别方法
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徐州工程学院 信电工程学院,华南理工大学 土木与交通学院

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中图分类号:

TP391.41

基金项目:

国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


Visual Object Recognition Method Based on Feature Vocabulary Tree and Energy Minimization
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Affiliation:

School of Civil Engineering and Transportation

Fund Project:

The National Natural Science Foundation of China (General Program, Key Program, Major Research Plan)

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    摘要:

    针对复杂背景下的目标识别,提出了一种基于特征码本树和能量最小化的概率框架,能同时检测目标位置和区分目标类别的识别方法。为了能加入特征间的空间关系,本文除了使用单特征码本树,还使用了双特征码本树,并建立一个能量函数来融合单特征码本树和双特征码本树的特征概率匹配结果。最后,通过在测试图像中寻找滑动窗口所在区域的类别能量最小化来确定目标的位置和所属类别。在UIUC和Caltech 101数据库上的实验表明,该方法相比于其他方法具有较高的识别精度。

    Abstract:

    Aiming at the object recognition in complex background, a object recognition method based on feature vocabulary tree and energy minimization, which simultaneously detects object location and classifies object types, is proposed. In order to join the spatial relationships between features, this paper uses the vocabulary trees of single feature and concatenated pairwise feaure. Then an energy function is proposed to combine the matched type probability results of these two vocabulary trees. at last the visual object location and object type are known by minimizing the energy function of the sliding window in test image. Experimental results on standard dataset UIUC and Caltech 101 demonstrate the proposed method has much higher recognition accuracy than other methods.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李子龙,刘伟铭. 联合特征码本树和能量最小化的目标识别方法[J]. 科学技术与工程, 2014, 14(20): .
LI ZI-long, Liu Wei-ming. Visual Object Recognition Method Based on Feature Vocabulary Tree and Energy Minimization[J]. Science Technology and Engineering,2014,14(20).

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  • 收稿日期:2013-11-26
  • 最后修改日期:2013-11-26
  • 录用日期:2014-01-16
  • 在线发布日期: 2014-07-18
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