基于模板匹配和SVM模型的快速目標檢測算法
摘要：為了完成樣本較少及低配運行環境下的目標檢測任務,提出一種快速高精度的目標檢測算法:融合Chamfer距離與邊緣線條角度作為新的相似性度量,用以衡量兩個形狀的相似性;使用隨機模板訓練SVM分類模型,用以判別候選位姿的真偽;構建待搜索圖像的多層金字塔并應用提前終止搜索策略在頂層尋找候選位姿,然后將正確位姿映射至下一層進行更精細的匹配定位,重復此過程直至底層。實驗結果表明,此算法在復雜場景下仍能快速精準地檢測出正確位姿并統計目標個數,坐標定位平均誤差在1像素以內,旋轉角度平均誤差在0.5°以內,對500萬像素的圖像處理時長在35ms以內,具有較好的應用價值。
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