论文研究-对象定位处理中分类信息融合技术研究.pdf

为提高图像中对象定位技术的处理效果, 对对象定位技术和分类技术的融合进行了研究。针对大规模、多对象类别的图像对象定位问题, 提出了先进行快速分类, 再精确定位的处理方案。通过MIMLSVM 多类别分类算法预判出包含对象的图像, 利用ESS方法在上述图像中定位对象; 针对高精度对象定位需求, 提出了融入全局分类信息的最优框打分机制, 将MIMLSVM 算法对于图像的分类信息融入ESS方法中最优框的打分信息中。在PASCAL 2006数据集上相应的实验结果表明, 前者在缩短处理时间的同时取得了不错的定位平均精度, 而后者对最优框得分的改进也在多个类别上带来了定位效果的提高。实验结果表明, 分类信息融入对象定位处理中能提升处理效果。