基于对象性测度估计和霍夫森林的目标检测方法

摘要：

实现高效准确的目标检测算法在视频监控、自动导航等诸多领域有着至关重要的作用。针对现有目标检测算法速度不高且鲁棒性差的缺点，提出了一种基于对象性测度估计和霍夫森林的快速目标检测方法。首先，基于自下而上的视觉注意机制，采用对象性测度估计，提取图像中的物体候选集；然后，在由物体候选集确定的感兴趣区域内进行霍夫森林目标检测，确定目标中心位置；最后，结合目标中心所在的对象性测度估计候选框的尺度信息，确定目标大小。实现结果表明，该方法在提高霍夫森林目标检测算法检测准确度的同时，大大提升了检测速率。

关键词：目标检测、霍夫森林、对象性测度估计

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61340054；北京市自然科学基金3142012；国家重大科学仪器设备开发专项2012YQ140032

在线出版日期：2015-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1936-1941