Unidimensional multiscale local features for object detection under rotation and mild occlusions
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/2683
Tipus de documentCapítol de llibre
Data publicació2007
EditorSpringer Verlag
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this article, scale and orientation invariant object detection is performed by matching intensity level histograms. Unlike other global measurement methods, the present one uses a local feature description that allows small changes in the histogram signature, giving robustness to partial occlusions. Local features over the object histogram are extracted during a Boosting learning phase, selecting the most discriminant features within a training histogram image set. The Integral Histogram has been used to compute local histograms in constant time.
CitacióVillamizar, Michael; Sanfeliu, Alberto; Andrade-Cetto, Juan. "Unidimensional multiscale local features for object detection under rotation and mild occlusions". 3rd Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IbPRIA), Girona, Catalunya, 2007. A: Lecture Notes in Computer Science, vol. 4477. Berlin, Alemanya: Springer Verlag, 2007, p. 645 - 651.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
doc1.pdf | 489,4Kb | Visualitza/Obre |