基于特征融合的多尺度行人检测方法.pdf

在图像边缘检测过程中, 针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究, 给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声,

针对传统多尺度图像融合算法不能有效抑制噪声的缺陷, 提出一种基于提升静态小波变换(LSWT) 多尺度 积的多聚焦图像融合算法, 并在LSWT域中引入了局部可见度以及局部视觉特性对比度的概念. 在融合低

基于时空特征的方法是行为识别的主流方法，已经有许多研究学者提出了多种局部时空特征。然而，不同的局部特征所反映的行为信息的侧重点并不一样。通过引入集成学习的方法，对多种特征在分类器层次上进行融合，使得多

提出了一种适用于辅助驾驶的高鲁棒性车道线检测算法。算法采用了根据距离的影像金字塔,有效提高了检测效率和准确率,实现了Android平台的实时检测,使用水平方向暗-亮-暗特征、二次曲线车道模型和基于卡尔

针对波动性较大目标跟踪,传统Kalman滤波算法鲁棒性和实时性不足,提出一种基于多尺度特征提取的Kalman跟踪算法.前帧目标区域特征点匹配出后续帧目标区域特征点,并以后者特征点为中心,建立搜索区域,

每个子图抽取四个特征： 最大的小波系数； 最小的小波系数； 小波系数均值； 小波系数均方差。

基于多特征融合级联分类器的高速公路交通流检测方法研究，赵菁，陈峰，本文针对复杂的高速公路环境，对鲁棒的交通流检测算法进行研究，建立了有效的基于多特征融合级联分类器的高速公路交通流检测系统

提出了一种应用于红外图像仿真的级联多尺度信息融合生成对抗网络,能由可见光图像估计对应的红外图像。针对可见光与红外图像特征之间的关联与区别,该网络采用级联的对抗网络结构:第一级对抗网络以语义分割图像为辅

针对现有基于H/A/α 分解的全极化高分辨率距离像(HRRP) 特征提取方法没有考虑度量尺度对特征性能的影响问题, 引入动态互信息思想设计了度量尺度评价准则, 并提出了基于平均度量尺度、不定度量尺度和

J波是心电图上出现的一种异常变异。应用计算机实现J波自动分类对J波疾病的临床诊断有着重要意义。基于时频域和相空间两个分析角度,一方面使用调Q小波变换(Tunable Q Wavelet Transfo