本文關鍵詞：基于多目標聚類的車輛檢測方法（英文）

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【摘要】：為提升車輛檢測算法中字典學習的有效性,提出一種新的基于多目標聚類的車輛檢測方法。同時考慮聚類檢測中的全局偏差和連接性2個重要的指標,并引入提出的新多目標優(yōu)化方法,期望獲得1組同時符合全局偏差和連接性的平衡解。針對字典學習和多目標聚類解的特性,設計了一種新的模型選取算法,用于選出有利于提高檢測性能的最終聚類解。對5個車輛部件的聚類任務進行聚類,以驗證所提算法的有效性與卓越性。將該方法與5種其他方法(不僅包含2類常用單目標聚類方法,也覆蓋了其他多目標聚類方法)對2類車輛檢測問題進行檢測,以全面檢驗該方法的性能。結果表明:雙目標聚類在車輛檢測應用中,對聚類效果有較好促進作用,且該方法的整體性能相比于其他聚類算法,頗具競爭性。
【作者單位】： 西北工業(yè)大學自動化學院;
【關鍵詞】： 交通工程 多目標聚類 字典學習 車輛檢測 詞袋特征
【基金】：supported by the Innovation Fund of Aerospace Science and Technology of China(No.CASC201104) Aviation Science Foundation of China(No.2012ZC53043)
【分類號】：U495
【正文快照】： methods　for　codebook　learning.0 IntroductionClustering　is　a　key　factor　for　codebook　learn-Over　the　past　decade,vehicle　detection　tech-ing,but　there　is　no　formal　definition　for　it,sincenology　has　stirred　great　interest　in　the　

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本文編號：876647