【摘要】：主方向直方圖(Histograms of dominant orientations,HDO)是一種簡單但性能優(yōu)良的局部圖像描述子,但是,原有的HDO特征描述不具備旋轉(zhuǎn)不變性.本文提出一種抗旋轉(zhuǎn)變換HDO特征描述方法,在進(jìn)行RGT(Radial gradient transform)變換后,采用圓形鄰域計(jì)算給定位置的結(jié)構(gòu)張量,使得求取的主方向和一致性特征分量具備一定的旋轉(zhuǎn)不變性,最后為增強(qiáng)辨別能力,采用了多扇區(qū)劃分空間池化操作.在公開的MIT人臉數(shù)據(jù)集中的測試結(jié)果顯示,如果圖片不旋轉(zhuǎn),本文方法準(zhǔn)確率與傳統(tǒng)的HDO算法基本持平,達(dá)到92.10%,但當(dāng)樣本圖片旋轉(zhuǎn)后,本文算法準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)HDO算法高10.36%.此外,在行人數(shù)據(jù)集、合成的旋轉(zhuǎn)手掌和旋轉(zhuǎn)人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)中,本文方法的檢測結(jié)果也明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的HDO算法.另外本文方法在53Objects、ZuBuD和Kentuky三個(gè)數(shù)據(jù)集上的識(shí)別性能也優(yōu)于大部分現(xiàn)有抗旋轉(zhuǎn)算子.
[Abstract]:The principal direction histogram (Histograms of dominant orientations,HDO) is a simple but excellent local image descriptor, but the original HDO feature description does not have rotation invariance. In this paper, an anti-rotation transform HDO feature description method is proposed. After the RGT (Radial gradient transform) transformation, the circular neighborhood is used to calculate the structure Zhang Liang at a given position, so that the obtained principal direction and consistent feature components have certain rotation invariance. Finally, in order to enhance the discrimination ability, multi-sector partition spatial pooling operation is adopted. The test results in the public MIT face dataset show that if the image is not rotated, the accuracy of this method is basically the same as that of the traditional HDO algorithm, reaching 92.10%, but when the sample image is rotated, The accuracy of the proposed algorithm is 10.36% higher than that of the traditional HDO algorithm. In addition, in pedestrian data sets, synthetic rotating palm and rotating face recognition experiments, the detection results of this method are obviously better than the traditional HDO algorithm. In addition, the recognition performance of the proposed method on 53 objects, ZuBuD and Kentuky data sets is better than that of most of the existing anti-rotation operators.
【作者單位】： 湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;機(jī)器人視覺感知與控制技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：湖南省自然科學(xué)基金(2017JJ2251)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2459472