基于形状特征的移动目标实时分类研究
基于室外场景中移动目标的形状特征,提出了一种利用多级神经网络进行运动目标实时分类的方法.在对人、人群、自行车、大汽车与小汽车5种常见运动目标的形状特征分析基础上,将七阶矩、分散度、长宽比、离散度作为分类特征向量,利用多级神经网络进行了目标分类.实验结果表明该方法误判率低、分类精度高,能较好地实现单人、人群、自行车、汽车的分类.
人车识别、运动检测、神经网络、目标识别
31
TP312.62(计算技术、计算机技术)
2010-11-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1819-1825