【摘 要】
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近年来,图像的似物性采样研究成为一个热门的研究领域。似物性采样是提取一幅图像中可能成为任意目标的窗口,用于减少目标识别的搜索窗口。但目前有关似物性采样的研究都是基
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,光电控制技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61175033,61075032）, 安徽省自然科学基金资助项目（1508085SMF222）, 光电控制技术重点实验室和航空科学基金联合资助项目（201301P4007,201451P4007）
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近年来,图像的似物性采样研究成为一个热门的研究领域。似物性采样是提取一幅图像中可能成为任意目标的窗口,用于减少目标识别的搜索窗口。但目前有关似物性采样的研究都是基于RGB图像的,本文基于RGBD图像的似物性采样算法,结合了目前RGB图像似物性采样最好的方法,并利用D图的深度似物性特征,提出了基于贝叶斯框架的RGBD图像的似物性采样方法。在NYU Depth数据集上实验证明了这些似物性描述方法的结合要比单独使用任一种描述结果更优。最后,与目前流行的基于RGB图像的似物性采样方法进行了对比实验,证明了深度图的
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