基于显著区域词袋模型的物体识别方法

作者：胡敏; 齐梅; 王晓华; 许良凤

来源：Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2013, (07): 647-652.

• 词袋模型
• 强角点检测器
• 显著区域
• 物体识别 BOW
• strong corner detector
• saliency
• object recognition

针对常用的构建视觉词典的局部特征所表现的不稳定、不可靠或与物体无关的问题,提出一种基于显著区域词袋模型的物体识别方法。首先,该方法利用强角点检测器,确定图像的显著区域。然后,从显著区域中提取局部特征并建模为词袋模型,最后联合最近邻分类器给出识别结果。分别在视角、尺度和背景等存在变化的数据集上进行了实验,结果表明:与现有同类方法比较,鲁棒性更强,平均识别率达到96.13%,82.06%和66.7%。

• 单位
  合肥工业大学计算机与信息学院