基于ISM形状模型的目标检测算法

提出一种能适应不同方向目标检测,可以有效减小训练样本集数量的目标检测算法。算法包含两部分:ISM(Implicit Shape Model)形状模型生成和目标检测。ISM形状模型中包含目标描述表和ISM形状模型两部分。目标检测时将图像中的局部特征与目标描述表进行匹配,同时结合ISM形状模型生成投票空间。通过在投票空间中搜索局部极大值,并采用自顶向下的分割和MDL算法来剔除虚假目标,获取图像中的目标检测结果。编程实现了该算法,并用汽车、摩托车、行人等典型目标进行了目标检测试验。试验结果证明该算法对复杂背景下目标检测有较好的性能。用含不同角度目标的图像与原算法进行了对比实验,实验结果表明提高了算法对目标角度变化的适应能力。