隱馬爾可夫模型下基于SIFT特征的局部遮擋目標識別
2016-09-30 01:41:40王惠宇顧蘇杭呂繼東
計算技術與自動化 2016年3期
王惠宇+顧蘇杭+呂繼東
摘 要：提出一種利用隱馬爾可夫模型建立目標特征匹配庫來識別圖像中局部遮擋目標的新方法。該方法首先通過SIFT算法提取目標SIFT特征，然后采用隱馬爾可夫模型對目標所有的SIFT特征進行訓練，得到目標SIFT特征對應的模型輸出概率范圍，將該概率范圍作為目標特征匹配庫。在對圖像中的目標進行識別時，利用目標特征匹配庫可以把目標特征從圖像所有特征中識別出來，即使目標遮擋比例為60%時，該方法仍能識別出目標。實驗結果表明，新方法可以精準地識別出圖像中被遮擋目標，能夠很好地解決遮擋情況下的目標識別問題。與現有局部遮擋目標識別算法相比，新方法所取得的目標識別率均有所提高。endprint
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