韩冬松
,
何昕
,
魏仲慧
,
李一芒
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20142905.0761
针对三维枪弹痕迹比对中的数据配准问题,提出了一种采用区域特征匹配的配准算法.在通过干涉仪获取枪弹痕迹三维数据后,首先采用基于剪切波的多尺度几何分析方法对数据去噪,以保证去除噪声的同时减少有效信息的损失,然后采用改进的一维高斯滤波器分离三维枪弹痕迹中的轮廓信息和纹理细节,另外,将三维弹痕纹理信息进行分区,并通过纹理信息中擦划痕迹明显的特征区域进行数据配准,最后,在配准过程中引入齐次变换矩阵以提高配准精度,并采用计算不同数据间互相关测度值的方法评价配准效果,通过纹理信息的配准结果完成原始三维枪弹痕迹的配准.实验结果表明,所提出的配准算法能够提高弹痕自动比对正确率,在现有样本及自动比对方法情况下,能够将比对正确率从90％提高至98％.
关键词:
三维枪弹痕迹
,
区域特征
,
数据配准
,
剪切波
杜杰
,
吴谨
,
朱磊
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20163101.0117
为了对各类自然场景中的显著目标进行检测,本文提出了一种将图像的深度信息引入区域显著性计算的方法,用于目标检测.首先对图像进行多尺度分割得到若干区域,然后对区域多类特征学习构建回归随机森林,采用监督学习的方法赋予每个区域特征显著值,最后采用最小二乘法对多尺度的显著值融合,得到最终的显著图.实验结果表明,本文算法能较准确地定位RGBD图像库中每幅图的显著目标.
关键词:
目标检测
,
深度信息
,
区域特征
,
随机森林
,
监督学习
