[发明专利]基于字典学习与编码的运动目标跨尺度检测方法和装置有效
| 申请号： | 201610589870.6 | 申请日： | 2016-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN106203532B | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 杜军平;朱素果;任楠 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 李阳 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于字典学习与编码的运动目标跨尺度检测方法和装置，包括对输入的每一帧图像序列进行初始化阶段的字典学习；根据初始化字典，对每一帧图像序列构建两层稀疏编码结构；获得该帧图像序列的尺度信息和细节信息。因此，所述基于字典学习与编码的运动目标跨尺度检测方法和装置解决传统运动目标检测方法尺度单一、对运动目标检测不够准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 字典 学习 编码 运动 目标 尺度 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于字典学习与编码的运动目标跨尺度检测方法，其特征在于，包括步骤：对输入的每一帧图像序列进行初始化阶段的字典学习；根据初始化字典，对每一帧图像序列构建两层稀疏编码结构；获得该帧图像序列的尺度信息和细节信息；所述获得该帧图像序列的尺度信息和细节信息，包括：利用最大池化方法对第一层的稀疏矩阵进行采样，作为第二层的输入数据；根据第二层的输入数据，利用空间金字塔池化方法提取第二层稀疏矩阵中的特征信息，即该帧图像序列的尺度信息和细节信息。
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