文件名称:zuidashang

  • 所属分类:
  • 软件工程
  • 资源属性:
  • [PDF]
  • 上传时间:
  • 2012-11-26
  • 文件大小:
  • 2.22mb
  • 下载次数:
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一种基于最大熵和部件的物体检测方法。在人脸检测上的应用取得了很大的准确率提升。-This paper presents a probabilistic part-based approach for texture and object recognition. Textures are represented using a part dictionary found by quantizing the appearance

of scale- or affine-invariant keypoints. Object classes are represented using a dictionary of composite semi-local parts, or groups of neighboring keypoints with stable and

distinctive appearance and geometric layout. A discriminative

maximum entropy fr a mework is used to learn the posterior

distribution of the class label given the occurrences

of parts from the dictionary in the training set. Experiments

on two texture and two object databases demonstrate the

effectiveness of this fr a mework for visual classification.
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