[发明专利]一种基于稀疏学习可变模型的图像目标检测方法有效
| 申请号： | 201810206653.3 | 申请日： | 2018-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN108520539B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 年睿;王致远 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T7/13;G06T7/194;G06T7/62;G06T7/90;G06K9/62 |
| 代理公司： | 青岛海昊知识产权事务所有限公司 37201 | 代理人： | 王铎 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏学习可变模型的图像目标检测方法。本发明通过引入基于背景测量的视觉颜色轮廓检测模型，消除背景对图像目标的干扰，结合视觉颜色轮廓检测模型有效提取训练目标的轮廓信息；通过基于稀疏学习可变模型的图像目标检测方法，对易发生形变、姿态、尺度变化大及遮挡的图像目标具有良好的检测效果。本发明实现了一种健壮性佳、高鲁棒性的图像目标检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 学习 可变 模型 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于稀疏学习可变模型的图像目标检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)获取训练图像{In,n＝1,2,...,N}；(2)图像背景测量：由于训练图像的背景对训练目标轮廓的提取干扰很大，并影响后续的模型学习，使用SLIC方法将每幅训练图像划分N个网格，计算图像中各个区域连接到图像边界的面积与该区域的整体面积的平方根的比值，以消除背景；(3)视觉颜色轮廓检测模型：对去除背景的训练图像采用基于视觉颜色拮抗机制的计算模型，用于检测训练图像中的边界信息；(4)稀疏学习可变模型：利用稀疏学习模型进行目标轮廓提取，将提取的目标轮廓使用Gabor滤波器滤波，对其尺度、方向、位置进行线性调制；再两阶段学习的算法对模型进行训练；(5)目标检测：采用交替的和最大值的自底向上和自顶向下的算法实现。
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