技术详细介绍
本发明属于模式识别、计算机视觉、图像理解技术领域，具体为一种结合多个兴趣点检测子的物体类识别方法。本发明首先用不同的兴趣点检测子提取出包含有丰富形状，边轮廓和灰度信息的兴趣点，来形成图像的不同表达矢量。基于不同的兴趣点集合上，可以得到一个视觉字典集体，每个成员利用一种不同的图像特征。基于产生的视觉字典集体，得到分类器集体，从而建立物体类的认知模型和模型的学习方法，使之能根据当前的识别任务来自适应选择特征。实验结果表明此方法能融合不同兴趣点检测子检测到的信息，捕获图像不同方面的特征，从而有效提高传统的基于单个视觉字典的物体类识别方法的性能。