基于SIFT特征和ISM的X射线图像危险品检测方法

摘要：

针对行李安检时X射线图像中的危险品检测问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和隐式形状模型(ISM)的检测方法;首先,采集不同姿态的危险品X射线图像,并标注目标位置,构建训练数据集;然后,通过SIFT算法提取目标关键点,并以此构建目标的ISM模型;在检测过程中,将提取的目标SIFT描述符与ISM模型中的视觉描述符进行匹配,通过投票机制来判断目标是否为危险品;通过手枪和酒瓶的检测实验表明,该方法能够从X射线图像中准确检测出危险品,且对目标姿态变化具有鲁棒性.

关键词：危险品检测、X射线图像、姿态变化、尺度不变特征变换、隐式形状模型

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：无锡太湖学院自然科学研究项目15WUNS008

在线出版日期：2018-02-05（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：31-33,37