基于学习的霍夫变换线段组物体检测算法

摘要：

针对单条霍夫变换线段特征算法的区分能力弱，不能有效处理部分匹配等问题，提出了霍夫变换线段组算法。首先通过文中算法提取霍夫变换线段特征构成码表，以此码表作为弱检测器的输入，再通过AdaBoost算法学习将弱检测器构造成强检测器，以提高检测的效率，最后在测试集上进行检测。为了计算两条霍夫变换线段之间的相似度，引入四元组空间内加权欧式距离，通过合理调整权重，能够有效地处理不可靠边缘检测问题。实验表明该算法能处理部分遮挡问题，具有很好的发展潜力。

关键词：物体检测、霍夫变换、局部特征、图像匹配、AdaBoost

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61173099;国家“863”高技术发展计划项目2012AA011804

在线出版日期：2014-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：26-30