基于加权SIFT特征的目标检测算法

• 作者: 唐允恒
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 目标检测 中层视觉元素 权值模板 SIFT
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 74-78
• 页数: 5页
• 字数: 3267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2017.11.015

摘要

复杂图像中对特定目标的检测和定位是机器视觉领域的难点之一.提出使用中层视觉元素描述检测目标,以建立权值模板图像;然后对目标图像和权值模板进行加权SIFT特征匹配得到最优匹配位置,从而实现目标检测.该方法以自行车为检测目标进行实验,检测率达到86%,优于传统SIFT-AdaBoost和HOG-SVM检测方法.实验结果表明该方法能够减少复杂图像中背景干扰的问题,对于不同姿态的目标进行检测也有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐允恒	重庆大学计算机学院	4	4	1.0	2.0