基于视觉统计概率模型的目标定位
谢昭1, 高隽2(1.[1]合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室，合肥 230009，[2]中国科学院合肥智能机械研究所仿生感知与控制研究中心，合肥 230031;2.[1]合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室，合肥 230009，[2]中国科学院合肥 智能机械研究所仿生感知与控制研究中心，合肥 230031) 摘 要
复杂场景中的目标定位是目标检测和识别的重要过程，为了更好地对复杂场景中的目标进行定位，基于视觉的概率模型，提出了一种目标定位的新方法。区别于一般的区域分割和边缘检测方法，该方法首先通过建立平滑、纹理、阴影和杂乱等4种不同类型区域特性的概率模型，对场景中的前景和背景进行了概率分析；然后结合不同的尺度大小，标记出图像中显著度较高的目标区域；最后经过边缘轮廓的概率建模和连通性分析来提取完整目标区域。实验结果表明，该方法具有较好的鲁棒性和通用性，不仅符合人的视觉注意特性，而且具有一定的抗背景干扰能力。
关键词
Object Localization Based on Visual Statistical Probabilistic Models
() Abstract
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