發(fā)布時間：2018-06-23 14:48

  本文選題：碼本模型 + 檢測效率��； 參考：《電子科技大學(xué)學(xué)報》2017年04期

【摘要】：針對碼本模型在前景目標(biāo)檢測中的效率有待進(jìn)一步提高的現(xiàn)狀,提出了融合超像素分割的碼本構(gòu)建算法。為減小處理對象的規(guī)模,設(shè)計了按照顏色及空間相似度聚類原始像素點的思路。以超像素作為碼本構(gòu)建單元,有利于抑制局部噪聲并降低碼本的冗余度。實驗結(jié)果表明,融合超像素分割的碼本模型算法在保持前景目標(biāo)檢測準(zhǔn)確性的情況下,能顯著減少視頻處理過程中的內(nèi)存消耗以及提高視頻幀處理效率,在基于DM6437的嵌入式處理平臺上達(dá)到了實時處理的性能。
[Abstract]:Aiming at the present situation that the efficiency of codebook model in foreground target detection needs to be further improved, a codebook construction algorithm based on fusion of hyperpixel segmentation is proposed. In order to reduce the size of processing objects, the idea of clustering original pixels according to color and spatial similarity is designed. Using super-pixel as codebook construction unit is helpful to suppress local noise and reduce the redundancy of codebook. Experimental results show that the proposed codebook model algorithm can significantly reduce the memory consumption and improve the efficiency of video frame processing while maintaining the accuracy of foreground target detection. The performance of real-time processing is achieved on the embedded processing platform based on DM6437.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)自動化工程學(xué)院電子科技大學(xué)信息生物學(xué)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目(61472063);國家自然科學(xué)基金青年基金(61503061) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(ZYGX2016J102) 吉林大學(xué)符號計算與知識工程教育部重點實驗室開放基金(93K172017K02)
【分類號】：TP391.41

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2 吳嫻;;論漢字碼本數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)[A];中國中文信息學(xué)會漢字編碼專業(yè)委員會第八屆年會、中國計算機(jī)學(xué)會中文信息技術(shù)專業(yè)委員會第六屆年會暨漢字輸入技術(shù)與應(yīng)用研討會論文集[C];2002年

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本文編號：2057481