姚光乐
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于支持向量约简的快速目标检测被引量：1
- 2017年
- 支持向量机(SVM)由于其出色的泛化能力,已成为目标检测领域应用最为广泛的分类器之一。然而在检测过程中,过多的支持向量会产生很大的时间开销,从而降低目标检测系统的实时性。针对此问题,提出一种约简支持向量的方法,以降低分类器的决策开销,加快检测速度。此方法采用迭代的方式来估计特征空间中向量的原像,通过构建精简原像集来简化支持向量机,从而达到了提升分类速度的效果。利用精简的SVM结合Selective Search+BoW模型构建了一款快速检测器,测试结果表明:该检测器能够在保证检测率的前提下,通过约简支持向量,提高目标检测的实时性。
- 钟剑丹雷涛姚光乐贾文武
- 关键词：目标检测支持向量机泛化能力
- 基于随机映射的特征压缩在快速目标检测中的应用被引量：2
- 2018年
- 目标检测通常利用复杂的、高维度的特征来提高其检测精度,而高维特征往往会产生较高的计算复杂度和存储开销。经典的特征压缩算法常常被用于目标检测系统以实现特征降维,但在其求解过程中会涉及到大量的矩阵分解运算,从而降低了算法的实时性。针对此问题,提出一种基于随机映射的特征压缩算法。该算法仅通过一个稀疏随机矩阵和简单的矩阵乘法运算就实现了特征从高维空间到低维空间的映射。利用经该算法压缩后的特征向量构建了Ada-Boost分类器,实验结果表明,该分类器在保证检测精度的前提下,提高了目标检测的实时性。
- 钟剑丹雷涛雷涛姚光乐唐自力
- 关键词：目标检测
- 视频序列中的行为识别技术研究
- 基于视觉的信息获取是现代信息获取的重要途径之一。视频序列中的行为识别已经成为人工智能、计算机视觉及多媒体应用中的一个重要研究方向。其包括剪切视频中的行为识别和未剪切视频中的行为识别两类任务。识别剪切视频中的行为是在一段剪...
- 姚光乐
- 关键词：视频序列卷积神经网络
