【24h】

Contour Based Multi-object Classification Technology

机译:基于轮廓的多目标分类技术

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摘要

We propose a contour based feature descriptor for object classification. This method uses polygonal approximation algorithm to simplify contours and use adjacent lines to encode object contours. We demonstrate the high performance of the local contour descriptor within a powerful bag of fteatures classification scheme. Through extensive evaluation on PASCAL 2007 Visual Recognition Challenge dataset set, the test results show that this local contour descriptor has many advantages. It is simple and computation efficient. And it is easy to reuse in other frameworks.
机译:我们提出了一种基于轮廓的特征描述符,用于对象分类。该方法使用多边形逼近算法来简化轮廓,并使用相邻的线对对象轮廓进行编码。我们在功能强大的功能分类方案中展示了局部轮廓描述符的高性能。通过对PASCAL 2007视觉识别挑战数据集的广泛评估,测试结果表明该局部轮廓描述符具有许多优势。它简单且计算效率高。而且很容易在其他框架中重用。

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