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An oscillatory elastic graph matching model for scene analysis

机译:用于场景分析的振荡弹性图匹配模型

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摘要

Scene analysis so far is one of the most important topics in machine vision. In this paper, we present an integrated Neurla Oscillatory Model together with an Elastic Graph Dynamci Link Model to provide an automatic scene analysis system for color images. The model involves: 1) Multi-frequency bands feature extraction scheme using Gabor Filters, 2) Automatic figures-ground object segmentaiton using composite neural oscillatory model, 3) Object matching using Elastic Graph Dynamci Link Model. Using an image gallery of over 3000 color objects, with the recognitin of 6000 different scenes, our model shows an average correct recognition rate of over 95
机译:到目前为止,场景分析是机器视觉中最重要的主题之一。在本文中,我们提出了一个集成的Neurla振荡模型以及一个弹性图动态链接模型,以提供彩色图像的自动场景分析系统。该模型包括:1)使用Gabor滤波器的多频带特征提取方案; 2)使用复合神经振荡模型的自动图形-地面目标分割; 3)使用弹性图动态链接模型进行目标匹配。使用超过3000个颜色对象的图像库,可识别6000个不同的场景,我们的模型显示的平均正确识别率超过95

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