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【24h】

Fast algorithms for the computation of Ranklets

机译:快速计算Ranklet的算法

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摘要

Ranklets are orientation selective rank features with applications to tracking, face detection, texture and medical imaging. We introduce efficient algorithms that reduce their computational complexity from O(N log N) to O(¿N + k), where N is the area of the filter. Timing tests show a speedup of one order of magnitude for typical usage, which should make Ranklets attractive for real-time applications.
机译:小排行是方向选择的排行特征,可应用于跟踪,面部检测,纹理和医学成像。我们介绍了有效的算法,可将其计算复杂度从O(N log N)降低到O(ΔN+ k),其中N是过滤器的面积。时序测试表明,典型用法的速度提高了一个数量级,这应该使Ranklet对实时应用具有吸引力。

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