环状物新检测方法及在敏感图像识别中的应用

为了克服传统的Hough变换类环状物体检测的局限,提出了1种结合物体形状与外观特征的环状物体识别检测算法.识别算法使用cascade结构,分别使用灰度、纹理以及外观综合特征,按Bagging的方法训练产生一组弱分类器.这些弱分类器串接而成,并结合局部物体分割,逐个处理当前扫描窗口.相比于传统的Hough算法,新方法具有更快的检测速度.选择敏感图像作为实验对象,采集数据进行训练和检测,实验结果表明,新方法具有明显的性能优势.使用更全面的物体外观信息,按Bagging产生弱分类器的组合,能够在提高环状物体的检测性能的同时,获得理想的处理速度.