[发明专利]一种基于多尺度的Adaboost检测方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于多尺度的Adaboost检测方法，该方法中，从待检测点队列中获取一个待检测点的信息；判断从步长数组中获取的当前检测尺度对应的步长是否为0、及判断待检测点是否位于首位置，如果步长为0、或者步长非0且待检测点位于首位置，则将从内存加载至Cache缓存中的待检测点对应的图像局部区域、或Cache缓存中已保存的待检测点对应的图像局部区域作为弱分类器检测的图像，若步长非0且待检测点未位于首位置，更新步长数组中保存的当前检测尺度对应的步长。本发明还提供了一种基于多尺度的Adaboost检测系统。采用本发明的方法及系统，能够提高Adaboost检测效率，提高系统的处理性能。

主权项

一种基于多尺度的Adaboost检测方法，其特征在于，该方法包括：A、按照位置偏移，从包含X*N个待检测点的信息的待检测点队列中获取一个待检测点的信息；所述待检测点的信息至少包含位置偏移、检测尺度级别及标识信息；所述N和X均为大于1的整数；B、判断从包含N个数组元素的步长数组中获取的当前检测尺度对应的步长是否为0，如果是，执行步骤D，否则执行步骤C；所述步长为需经弱分类器检测的相邻两个待检测点之间间隔的待检测点的个数；C、根据标识信息判断待检测点是否位于首位置，如果是，执行步骤D，否则，更新步长数组中保存的当前检测尺度对应的步长，执行步骤A；D、判断Cache缓存是否保存了与待检测点对应的图像局部区域，如果未保存，则从内存中加载待检测点对应的图像局部区域至Cache缓存，之后执行步骤E，否则直接执行步骤E；E、利用当前检测尺度下的弱分类器，对Cache缓存中保存的与待检测点对应的图像局部区域进行检测，将检测结果作为当前检测尺度对应的步长写入所述步长数组，执行步骤A。