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1. 基于快速低秩编码与局部约束的图像分类算法

甘玲, 左永强

计算机应用 2017, 37 (10): 2912-2915. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2912

摘要（546）

PDF （681KB）（552）

针对快速低秩编码算法存在特征重建误差较大，以及特征间局部约束条件丢失的问题，提出一种强化局部约束的快速低秩编码算法。首先，使用聚类算法对图像中特征进行聚类，得到局部相似特征集合及其对应的聚类中心；其次，在视觉词典中采取 K最近邻（KNN）策略查找聚类中心对应的 K个视觉单词，并将其组成对应的视觉词典；最后，使用快速低秩编码算法获得局部相似特征集合对应的特征编码。改进算法在Scene-15和Caltech-101图像库上的分类准确率比快速低秩编码算法提高4%到8%，编码效率比稀疏编码算法提高5~6倍。实验结果表明，改进算法使得局部相似特征具有相似编码，从而更加准确地表达图像内容，能有效提高分类准确率及编码效率。

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2. 基于自适应虚拟线圈的多车道车流量检测算法

甘玲, 李瑞

计算机应用 2016, 36 (12): 3511-3514. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3511

摘要（682）

PDF （614KB）（494）

针对虚拟线圈检测算法在多车道车流量检测中存在误检或者漏检的问题，提出一种基于自适应虚拟线圈的车流量检测算法。根据图像二值化原理，对ViBe算法的前景检测部分进行二次判断，并改变背景更新机制，提出一种改进的ViBe算法，以达到快速消除鬼影的目的，更准确地完成前景目标提取。在道路上设置固定检测区域，根据运动目标在固定检测区域的运动轨迹来建立或者消除非固定虚拟线圈，再进一步使用虚拟线圈的车流量检测算法实现车流量统计。选择三个不同的场景4车道无车辆变道、2车道有车辆变道和3车道有车辆变道且环境突变进行实验，所提算法的车流量检测准确率比传统的虚拟线圈算法分别提高8.9、25和16.6个百分点，且所用时间相当。实验结果表明所提算法更适用于多车道的车流量检测。

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