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10.3969/j.issn.1000-3428.2008.07.013

基于组件词表的物体识别

引用
提出一种基于组件词表的物体识别方法,通过AdaBoost从物体样本图像的组件中选取一些最具区分性的组件,构成组件词表.每幅图像都用词表中的组件来表征,在此基础上用稀疏神经网络来训练分类器.实验结果表明,该方法识别精度较高,对于遮挡和复杂背景有较强的鲁棒性.

物体识别、基于组件的表示、组件词表、AdaBoost算法、稀疏神经网络

34

TP391.41(计算技术、计算机技术)

2008-06-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

38-40

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计算机工程

1000-3428

31-1289/TP

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2008,34(7)

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