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1.
提出了一种用于高分辨率遥感影像中敏感目标识别的局部描述算法--归一化像素分布直方图局部描述子。首先提取目标边缘,将目标边缘上每一像素点依次作为坐标原点构建“对数-极坐标”坐标系,规格化所有像素点的像素值,利用当前坐标原点以外的目标边缘像素点的分布来构建局部描述子。用提出的局部描述算法对敏感目标提取局部特征,构建敏感目标局部特征数据库。同时对待识别目标提取局部特征后与敏感目标局部特征数据库中的特征使用一种“分步匹配”的策略进行匹配,完成目标识别。  相似文献   
2.
针对视频监控过程,使用运动目标的状态特征描述场景中存在的语义内容.基于DBSCAN聚类模型学习特征集的潜在结构,生成了运动行为模式集.使用高级Petri网刻画模式间的连续、并发等时序关系,构成复杂语义事件探测模型.无监督式的模式学习过程对低层噪声有较强的鲁棒性,而定性的事件描述模型对于高层事件的推理具有更强的灵活性.在实验中,通过聚类学习得到的行为模式,给出了事件Petri网的具体建模过程,并演示了"停留"与"偷车"两个感兴趣事件的探测结果.  相似文献   
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