基于选择性搜索算法的车脸部件检测

• 作者: 吕硕 周智豪 李熙莹
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 车脸部件检测 选择性搜索 合并策略 语义分割
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1829-1836
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.10.015

摘要

车脸部件检测能够广泛地应用于车辆识别及车辆的语义分割.尽管对于车脸的检测已经做出过大量的努力,但现有的研究大多集中在车脸的整块区域的检测及定位,提出了一种基于选择性搜索的车脸部件检测算法.该算法分为两个阶段:首先,将车辆图片进行高斯滤波去噪以及图像归一化预处理.其次,对预处理后的图片,利用基于图表示的图像分割算法获取初始分割区域,计算两两相邻区域在颜色、纹理、大小及吻合度之间的相似度;随后利用初始分割区域相邻区域间的颜色、纹理、大小以及吻合度的相似性对初始分割区域进行合并,从而准确分割车脸各部件.采用部分香港中文大学的公开数据集Comp-Cars,总计4 199张图像,作为测试样本以测试车脸部件分割检测效果.实验结果表明,该算法检测车脸部件的平均重合度达到73.74％,明显胜过其它目标检测算法,此外,该算法不需训练,具有更强的通用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李熙莹	中山大学智能工程学院	32	316	9.0	17.0
17	周智豪	中山大学智能工程学院	2	6	1.0	2.0