基于角度扩展形状上下文描述的目标检测算法研究

• 作者: 胡正平 高亚男
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 形状匹配 形状上下文 图形-背景掩膜
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 886-890
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2621字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2010.06.016

摘要

广义Hough变换的轮廓R表以及传统形状上下文是一种较好的形状描述算子,它们可以较好地解决非形变目标定位问题,但是对于解决存在形变的目标检测定位问题却存在不少困难.为解决该问题提出基于角度扩展的改进形状上下文图像特征描述.传统形状上下文形状描述器对于相近的两条边缘线具有不同的角度描述,在描述其相似度时会产生一定的偏差.通过对传统形状上下文描述图像特征的角度参数进行扩展,可以在一定程度上提高检测算法在目标发生形变情况下的鲁棒性.实验表明,本文算法通过对目标样本的训练能够有效的抽取稳定的形状上下文特征,然后通过匹配投票检测出目标位置,在计算机视觉领域具有一定的应用意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡正平	燕山大学信息科学与工程学院	160	1215	17.0	28.0
2	高亚男	燕山大学信息科学与工程学院	7	19	3.0	4.0