[发明专利]一种基于局部相似结构统计匹配的目标识别方法

摘要

本发明提出一种基于局部相似结构统计匹配的目标识别方法。该发明首先建立包含目标不同姿态、不同尺度的示例图片集，提取局部结构特征获得示例图片集局部结构特征矩阵，并通过去除相似的结构特征简化该结构特征矩阵。然后，通过统计测试图片局部区域内与结构特征矩阵相似结构特征数量的匹配的方法，以此获得测试图片与示例图片集的相似度图像，最后使用非极大值抑制的方法对相似度图像提取目标，达到目标识别的目的。本发明方法能有效识别具有结构复杂、姿态多样性特点的目标。

主权项

1.一种基于局部相似结构统计匹配的目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对示例图片集Q的n张图片以及大小为m1×m2的测试图片T分别使用局部自适应核回归的方法提取图片的局部结构特征，并分别计算获得示例图片集Q的结构特征矩阵WQ以及测试图片T的结构特征矩阵WT；对结构特征矩阵WQ去除冗余的相似列向量，获得各列向量互不相似的结构特征矩阵WQR；步骤二、就结构特征矩阵WT中的每一个列向量，计算其与结构特征矩阵WQR的每一个列向量夹角的余弦值，判断值最大的余弦值是否大于预先设定的相似阈值，若该最大余弦值大于预先设定的相似阈值，则保存该最大余弦值所对应结构特征矩阵WQR中列向量的位置，获得位置索引矩阵Index；步骤三、统计位置索引矩阵Index的所有局部窗口内不相同数值的个数num，获得相似度矩阵RM，根据RM获取测试图片中的目标位置。