一种基于投票聚合与级联过滤的鲁棒多目标检测框架
计算机视觉与模式识别
2015-12-31 v1
摘要
本文提出一个用于多目标检测目的并针对货架商品搜索应用调整的框架。该框架使用单一反馈环和模式重缩放机制来展示最先进局部特征的最高效率。仅使用每个对象一个模式且无需手动参数调整即可实现高检测率与低误检机会。该方法结合知名局部特征和基本匹配过程以创建可靠投票空间。进一步步骤包括度量变换、图形化投票空间表示、两阶段投票聚合过程以及级联验证滤波器。
引用
@article{arxiv.1512.08648,
title = {A framework for robust object multi-detection with a vote aggregation and a cascade filtering},
author = {Grzegorz Kurzejamski and Jacek Zawistowski and Grzegorz Sarwas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.08648},
year = {2015}
}
备注
23rd International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision (WSCG) 2015 Short Paper. Computer Science Research Notes CSRN 2502, ISSN 2464-4617, ISBN 978-80-86943-66-4, 2015