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該文提出了一種新的自動目標(biāo)檢測算法，實現(xiàn)對自然場景圖像及高分辨率遙感圖像中結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜的人造
目標(biāo)的自動檢測。該方法基于組成物體的幾何部件處理問題，降低了對訓(xùn)練樣本數(shù)量的需求。首先選擇兩類典型特
征，基于機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練對應(yīng)的分類器，有效地減少了背景中某些物體與前景目標(biāo)部分特性相似對檢測方法準(zhǔn)確率的
影響；然后利用標(biāo)值點過程對問題建模，以對目標(biāo)分布的先驗約束和分類器的響應(yīng)作為數(shù)據(jù)能量，自頂向下地自動
檢測目標(biāo)。實驗結(jié)果表明，該方法準(zhǔn)確率高、魯棒性好，具有較強(qiáng)的實際應(yīng)用價值。
目標(biāo)的自動檢測。該方法基于組成物體的幾何部件處理問題，降低了對訓(xùn)練樣本數(shù)量的需求。首先選擇兩類典型特
征，基于機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練對應(yīng)的分類器，有效地減少了背景中某些物體與前景目標(biāo)部分特性相似對檢測方法準(zhǔn)確率的
影響；然后利用標(biāo)值點過程對問題建模，以對目標(biāo)分布的先驗約束和分類器的響應(yīng)作為數(shù)據(jù)能量，自頂向下地自動
檢測目標(biāo)。實驗結(jié)果表明，該方法準(zhǔn)確率高、魯棒性好，具有較強(qiáng)的實際應(yīng)用價值。
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