中国激光, 2019, 46 (7): 0704011, 网络出版: 2019-07-11
基于改进Grassberger熵随机森林分类器的目标检测 
下载： 999次
Object Detection Based on Improved Grassberger Entropy Random Forest Classifier
图 & 表
图 3. 特征通道示意图。(a)原图像;(b)梯度幅值;(c) LUV颜色通道;(d)梯度方向直方图
Fig. 3. Diagrams of feature channels. (a) Original image; (b) gradient magnitude; (c) LUV color channels; (d) histogram of oriented gradients
图 4. 生成的子窗口示意图。(a)原图像;(b) 检测结果;(c)子窗口
Fig. 4. Diagrams of generated proposal windows. (a) Original image; (b) detection result; (c) proposal windows
图 5. SAA数据集的检测结果。(a)变化背景的图像;(b)含有噪声的图像;(c)多尺度图像;(d)不同光照条件下的图像
Fig. 5. Detection results on SAA dataset. (a) Images under varied background; (b) images with noise; (c) multiple scale images; (d) images under different illumination conditions
图 6. 不同方法在SenseAndAvoid数据集上的准确率-召回率曲线
Fig. 6. Precision-recall curves of different methods on SenseAndAvoid dataset
表 2不同方法的平均检测时间
Table2. Average detection time of different methods
|
表 3不同方法的平均检测准确率
Table3. Average detection precision of different methods
|
马娟娟, 潘泉, 梁彦, 胡劲文, 赵春晖, 郭亚宁. 基于改进Grassberger熵随机森林分类器的目标检测[J]. 中国激光, 2019, 46(7): 0704011. Juanjuan Ma, Quan Pan, Yan Liang, Jinwen Hu, Chunhui Zhao, Yaning Guo. Object Detection Based on Improved Grassberger Entropy Random Forest Classifier[J]. Chinese Journal of Lasers, 2019, 46(7): 0704011.
PDF全文
