基于图像逆投影和3D部件混合模型的目标检测

摘要：

基于图像/视频检测场景中的目标对象,总要涉及如何应对由成像透视造成的几何和尺度形变,以及运动形式变化等问题,使得在2D图像空间设计算法变得尤为复杂,尤其是针对目标遮挡和粘连问题,一直不能得到很好解决.为此,借助逆投影变换,提出一种在逆投影图中结合多部件混合模型的目标检测方法.首先在3D空间中构建与目标局部表面相贴合的逆投影面或阵列;然后,通过逆投影变换重构目标局部表面的特征数据,得到相应的逆投影图;接下来,提取部件样本在逆投影图中的HOG特征构建特征字典;并通过在字典上的稀疏逼近实现局部部件的检测.最后,利用部件检测结果,构建3D模型,并对质心聚类,完成最终的目标识别.实验表明,基于图像逆投影和3D部件混合模型检测图像/视频中的目标,不仅可以降低算法的复杂度,还可以从本质上有效解决目标遮挡和粘连,使检测精度和速度都远超于在2D图像空间设计的算法.

关键词：目标检测、3D部件混合模型、逆投影变换、HOG特征、字典训练、稀疏表示、质心聚类

所属期刊栏目：17

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61572083;西藏科技厅自然科学基金2015ZR-14-18

在线出版日期：2017-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：68-75