[發明專利]一種結合多個興趣點檢測子的物體類識別方法

有效

• 申請號: 201210004545.0
• 申請日: 2012-01-09
• 公開（公告）號: CN102609715A
• 公開（公告）日: 2012-07-25
• 發明（設計）人: 羅會蘭;井福榮;張彩霞
• 申請（專利權）人: 江西理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種結合多個興趣點檢測子的物體類識別方法，其特征在于利用不同的興趣點檢測子提取出包含有豐富形狀，邊輪廓和灰度信息的視覺字典集體，具體步驟如下：

1）采用不同的興趣點檢測子提取興趣點；

2）使用聚類算法對描述后的興趣點聚類得到一個視覺字典；

3）重復步驟1到步驟2，直到生成預設大小的視覺字典集體。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于所述興趣點檢測子用如下9種不同興趣點檢測子檢測圖像的興趣點：

1）Harris?興趣點檢測子；

2）SUSAN?興趣點檢測子；

3）LOG?興趣點檢測子；

4）Harris?Laplace?興趣點檢測子；

5）Gilles興趣點檢測子；

6）SIFT?興趣點檢測子設置參數PeakThresh=5；

7）SIFT興趣點檢測子設置參數PeakThresh=0；

8）隨機選擇半徑為10到30像素的圓形區域100個；

9）隨機選擇半徑為10到30像素的圓形區域500個。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于融合不同檢測子檢測到的不同方面圖像特征生成分類器集體，具體步驟如下：

1）生成視覺字典集體，每個成員視覺字典融合不同檢測子檢測到的不同方面圖像特征；

2）基于一個成員視覺字典，對訓練數據進行量化；

3）在量化后的訓練數據集上學習一個分類器；

4）重復步驟2到步驟3，生成預設大小的分類器集體。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于集成視覺字典集體和相應分類器集體識別物體類，具體步驟如下：

1）利用不同檢測子對新圖像檢測出興趣點，并利用描述子描述這些興趣點；

2）基于一個對應成員視覺字典，對新圖像進行量化；

3）使用對應成員分類器分類新圖像，得到分類結果；

4）重復步驟2到步驟3，直到每個成員分類器得到了自己的分類結果；

5）利用集成技術集成成員分類器的分類結果得到最終物體類標簽。