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题名基于自适应分块金字塔匹配核的特征提取算法
被引量：5
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作者
李艳荻
徐熙平
王佳琪
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机构
长春理工大学光电工程学院
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期197-206,共10页
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基金
国家自然科学基金青年基金(No.61605016)
吉林省科技发展计划项目(No.20160520018JH)资助~~
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文摘
为实现全景视场下人体行为特征的有效提取,在原始形状上下文特征匹配算法的基础上,提出一种基于自适应分块思想的金字塔匹配核算法.结合光学成像原理及全景视场下人体投影特点,计算图像二阶中心矩对人体轮廓主轴方向进行补偿.然后对轮廓点进行均匀采样,对各采样点提取形状上下文特征,在匹配过程中分析高维特征空间中采样点的分布特点,采用自适应分块的思想对金字塔匹配核函数的收敛策略进行改进,根据各维度上数据的分布范围自适应地调整收敛系数,以保证各个维度上的点集收敛速度一致.最后通过室内摔倒检测实验来验证算法的可靠性,使用K均值聚类方法进行识别,识别率可达92.9%.该特征提取算法为智能监控系统的稳定性提供了保障.
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关键词
特征匹配
图像二阶矩
形状上下文
金字塔核函数
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Keywords
Feature matching
Second moment
Shape context
Pyramid match kernel
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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