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local structured representation for generic object detection

Frontiers of Computer Science 2017年第4期11卷 632-648页

作者： Junge ZHANG Kaiqi HUANG Tieniu TAN Zhaoxiang ZHANG Center for Research on Intelligent Perception and Computing Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China Research Center lbr Brain-inspired Intelligence Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China National Laboratory of Pattern Recognition Institute of Automation Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China

Structure information plays an important role in both object recognition and detection. This paper studies what visual structure is and addresses the problem of struc- ture modeling and representation from two aspects： visual feature and topology model. Firstly, at feature level, we pro- pose local structured descriptor to capture the object＇s local structure effectively, and develop the descriptors from shape and texture information, respectively. Secondly, at topology level, we present a local strnctured model with a boosted fea- ture selection and fusion scheme. All experiments are conducted on the challenging PASCAL Visual Object Classes （VOC） datasets from VOC2007 to VOC2010. Experimental results show that our method achieves very competitive performance.

关键词： local structured descriptor local structuredModel Object Representation Object Structure Object De-tection PASCAL VOC

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