计算机科学
計算機科學
계산궤과학
Computer Science
2015年
10期
321-324
,共4页
陶军%刘建明%王明文%万剑怡
陶軍%劉建明%王明文%萬劍怡
도군%류건명%왕명문%만검이
非纹理%模板匹配%鲁棒性%方向无关
非紋理%模闆匹配%魯棒性%方嚮無關
비문리%모판필배%로봉성%방향무관
Less-texture%Template matching%Robustness%Orientation independent
现有的对象检测方法主要针对特定对象,当类别比较多时,难以实现实时检测与识别.提出了一种基于Objectness和梯度方向模板的大量类别下非纹理对象的实时检测与识别算法.该方法首先通过计算图像Objectness值来评价待测图像中可能出现对象的区域,大量减少可能匹配的窗口.在此基础上,在可能出现对象的区域,采用基于模板主方向和查找表的模板匹配方法,实现大量类别下非纹理对象的实时检测与识别.该方法对非纹理物体的鲁棒性较好,同时在匹配的过程中也是方向无关的.
現有的對象檢測方法主要針對特定對象,噹類彆比較多時,難以實現實時檢測與識彆.提齣瞭一種基于Objectness和梯度方嚮模闆的大量類彆下非紋理對象的實時檢測與識彆算法.該方法首先通過計算圖像Objectness值來評價待測圖像中可能齣現對象的區域,大量減少可能匹配的窗口.在此基礎上,在可能齣現對象的區域,採用基于模闆主方嚮和查找錶的模闆匹配方法,實現大量類彆下非紋理對象的實時檢測與識彆.該方法對非紋理物體的魯棒性較好,同時在匹配的過程中也是方嚮無關的.
현유적대상검측방법주요침대특정대상,당유별비교다시,난이실현실시검측여식별.제출료일충기우Objectness화제도방향모판적대량유별하비문리대상적실시검측여식별산법.해방법수선통과계산도상Objectness치래평개대측도상중가능출현대상적구역,대량감소가능필배적창구.재차기출상,재가능출현대상적구역,채용기우모판주방향화사조표적모판필배방법,실현대량유별하비문리대상적실시검측여식별.해방법대비문리물체적로봉성교호,동시재필배적과정중야시방향무관적.
