稀疏活动轮廓扩展形状脚本模型目标检测算法

摘要：

传统的稀疏活动轮廓模型可以较好地解决目标微小形变情况下的定位问题,但是对训练样本要求比较严格,且在目标发生较大形变情况下采用学习到的可变形模板对目标进行定位会产生一定偏差.针对该问题,提出一种稀疏活动轮廓扩展形状脚本模型的目标检测算法.利用勾画样本通过扩展活动轮廓模型学习到组成目标的可变形形状图案,这些形状图案构成的形状脚本模型能够清晰地定义目标模式;采用递归sum-max maps结构进行搜索,用形状脚本模型匹配测试图像实现目标定位.经过多组实验,结果表明所提算法能较好地解决目标在发生较大形变、存在遮挡以及复杂背景下的定位问题.

关键词：目标检测、形状脚本模型、勾画样本、递归求和-最大值图

所属期刊栏目：5

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61071199;the Postdoctoral Natural Science Foundation of China under Grant No.20080440124;the Second Batch Special Fund of Postdoctoral Foundation of China under Grant No.200902356;the Natural Science Foundation of Hebei Province of China under Grant No.F2008000891,F201000129

在线出版日期：2011-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：280-287