基于稀疏活动轮廓模型的感兴趣 目标检测定位算法

《基于稀疏活动轮廓模型的感兴趣目标检测定位算法》 传统的目标定位算法主要依赖于形状信息，但在目标观测角度变化或出现形变时，这些算法往往表现不佳。为了解决这一问题，研究者提出了一种新颖的算法——基于稀疏活动轮廓模型的感兴趣目标检测定位算法。该算法能够有效应对目标的形变和遮挡，提高在复杂背景下的定位准确性。 算法的核心是通过共同勾画（Shared Sketch）算法学习感兴趣目标的稀疏活动轮廓模型。这种模型能够清晰界定目标的边界，使得目标模式得到精确定义。模型中的Gabor轮廓基元具备一定的自适应能力，能够在受到局部扰动时进行调整，以适应图像的变化，从而增强了算法对目标形变或遮挡的鲁棒性。 接下来，算法利用交替的summaps和max maps计算框架来扫描测试图像，找出与活动轮廓模板匹配度最高的区域。这一过程能够定位并分割出目标，有效地解决了由于尺度变化导致的检测难题。通过在多个图像尺度空间上应用稀疏活动轮廓模型，算法能够适应不同大小的目标，提升了对大规模尺度变化的处理能力。 为了进一步确认和分类目标，算法引入了视觉皮层模型。通过对分割后的图像进行模式分析，可以更准确地识别和区分不同的目标，尤其是在复杂背景下，增强了目标检测的准确性。 实验结果显示，基于稀疏活动轮廓模型的感兴趣目标检测定位算法在面对部分形变、存在遮挡以及复杂背景的情况时，能有效地完成目标定位，表现出良好的性能。这种方法不仅在理论上有创新，而且在实际应用中展现出强大的实用价值，为目标检测和定位提供了一种新的、有效的解决方案。 关键词：Gabor轮廓基；活动轮廓模型；共同勾画算法；感兴趣目标；sum-max maps 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A