基于轮廓几何稀疏表示的刚性目标模型及其分级检测算法

被引：13

作者：

林煜东 ^{[1
]}

和红杰 ^{[1
]}

陈帆 ^{[1
]}

尹忠科 ^{[2
]}

机构：

[1] 四川信号与信息处理重点实验室,西南交通大学

[2] 北京遥感信息研究所

来源：

自动化学报 | 2015年 / 41卷 / 04期

关键词：

目标检测; 刚性目标轮廓; 几何稀疏表示; 分级检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

刚性目标轮廓具有明显几何特性且不易受光照、纹理和颜色等因素影响.结合上述特性和图像稀疏表示原理,提出一种适用于刚性目标的分级检测算法.在基于部件模型(Part-based model,PBM)的框架下,采用匹配追踪算法将目标轮廓自适应地稀疏表示为几何部件的组合,根据部件与目标轮廓的匹配度,构建描述部件空间关系的有序链式结构.利用该链式结构的有序特性逐级缩小待检测范围,以匹配度为权值对各级部件显著图进行加权融合生成目标显著图.PASCAL图像库上的检测结果表明,该检测方法对具有显著轮廓特征的刚性目标有较好的检测结果,检测时耗较现有算法减少约60%～90%.

引用

页码：843 / 853

页数：11

共 11 条

[1]

刚性运动目标的跟踪算法研究 [D].