基于多分类器融合的多视角目标检测算法

摘要：

提出了从任意视角图像中检测视觉目标的新框架,并通过多视角分类器球面(Multi-View Detector Sphere,MVDS)模型对不同视角分类器之间的关系进行建模,以描述多个视角在识别视觉目标过程中的视角关联.首先,对不同视角的特定目标进行建模,对每个视角训练一个分类器；其次,通过将视角球面三角化,将视角球面均匀划分成若干三角面片,面片顶点所代表的视角之间的关系用以刻画不同视角分类器之间的关系.最后,对于来自未训练视角的目标,可通过融合球面上相邻视角分类器的输出给出其正确的检测结果.在多个公共数据集上的实验结果表明了该算法的有效性和准确性.

关键词：多视角、目标检测、MVDS

所属期刊栏目：40

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61272218;教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-11-0232

在线出版日期：2013-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：266-269