基于轮廓特征的神经网络目标识别研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 王挺峰 ; 孙涛
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| 刊名 | 液晶与显示
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| 出版日期 | 2013-08-15 |
| 期号 | 04页码:641-648 |
| 关键词 | 轮廓片段 K-mediod聚类 匹配代价 神经网络 |
| 中文摘要 | 为了实现威胁源自动报警,使用BP神经网络构建自动报警系统。针对帧差法提取出的目标轮廓有重复和受变化背景影响的问题,提出了一种基于轮廓片段的目标特征提取方法。首先使用k-mediod聚类以剔除重复轮廓,再结合轮廓片段生长的方法,计算待识别轮廓和验证图片集的匹配代价以剔除背景轮廓,提取出匹配代价最小的轮廓生成轮廓片段字典。随后计算归一化的轮廓矩生成特征向量。最后将提取出的特征向量输入事先训练生成的BP神经网络进行分类。实验结果表明,算法适用于典型刚性目标识别,对于实验视频中枪支的平均识别率达到93.5%,单帧平均运算时间3.67ms;对于Berkeley运动分割数据集中车辆的识别率达到98.2%,单帧平均运算时间5.26ms。算法具有高实时性、高准确率的特点。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2014-03-07 |
| 源URL | [http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/38688]  |
| 专题 | 长春光学精密机械与物理研究所_中科院长春光机所知识产出 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王挺峰,孙涛. 基于轮廓特征的神经网络目标识别研究[J]. 液晶与显示,2013(04):641-648. |
| APA | 王挺峰,&孙涛.(2013).基于轮廓特征的神经网络目标识别研究.液晶与显示(04),641-648. |
| MLA | 王挺峰,et al."基于轮廓特征的神经网络目标识别研究".液晶与显示 .04(2013):641-648. |
入库方式： OAI收割
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