基于一种新的级联分类器的目标检测系统

摘要：

在机器视觉领域中,目标检测是一个至关重要的研究问题,提出一种新的目标检测算法.该算法在MB-LBP特征级联分类器的基础上再串联两个分类器,分别为基于SIFT特征分类器和基于SURF特征分类器.首先,当测试图像通过MB-LBP特征级联分类器时,所有的目标都没漏检,但是有部分非目标被误检为目标,接着依次通过基于SIFT特征分类器和基于SURF特征分类器,检测结果只剩下目标和极少数非目标.实验结果表明,由MB-LBP特征级联分类器、基于SIFT特征分类器和基于SURF特征分类器构成的新级联分类器可以有效提高查准率.

关键词：目标检测、级联分类器、MB-LBP、SIFT、SURF、查准率

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.1-34;TP75

资助基金：国家自然科学基金资助项目61662047

在线出版日期：2020-03-15（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：48-52