-
公开(公告)号：CN103984955A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410165717.1
申请日：2014-04-23
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著特征和迁移增量学习的多摄像机目标识别方法，包括如下步骤：步骤1提取灰度直方图特征并归一化，步骤2提取显著性特征，步骤3特征融合，步骤4分类识别。本发明融合显著性特征和灰度直方图特征构造目标的外观特征模型，采用基于迁移增量学习的方法作为分类器，在摄像机之间时空关联信息未知，无需摄像机标定的情况下，解决了摄像机视野不重叠时的目标识别问题。本发明的特点主要有一下两点：1)仅需要少量的训练样本，就能得到一个高效、鲁棒的目标识别模型；2)能够准确地识别新的目标。本发明适用于实时的无重叠域多摄像机长距离目标跟踪。
-
公开(公告)号：CN103984955B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410165717.1
申请日：2014-04-23
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显著特征和迁移增量学习的多摄像机目标识别方法,包括如下步骤：步骤1提取灰度直方图特征并归一化，步骤2提取显著性特征，步骤3特征融合，步骤4分类识别。本发明融合显著性特征和灰度直方图特征构造目标的外观特征模型，采用基于迁移增量学习的方法作为分类器，在摄像机之间时空关联信息未知，无需摄像机标定的情况下，解决了摄像机视野不重叠时的目标识别问题。本发明的特点主要有一下两点：1)仅需要少量的训练样本，就能得到一个高效、鲁棒的目标识别模型；2)能够准确地识别新的目标。本发明适用于实时的无重叠域多摄像机长距离目标跟踪。
-
Search Results
2
records
(took 0.015 seconds)
