一种基于哈尔特征的靶位识别方法

摘要

本发明公开了一种基于哈尔特征的靶位识别方法，包括：初始化阶段：采集若干包含靶位的图片作为正样本，若干不包含靶位的图片作为负样本，对所有正样本和负样本提取哈尔特征，得到特征值；训练阶段：利用所得到的特征值，对Adaboost级联分类器进行训练；识别裁剪阶段：采集待识别图像，并进行哈尔特征提取，利用训练好的Adaboost级联分类器对待识别图像进行识别，面积最大的特征匹配区域即为靶位。本发明提供的基于哈尔特征的靶位识别方法，使用AdaBoost来学习建立多层树分类器，并在后期采用直方图统计方式精确定位靶的位置，消除不同光照环境带来的干扰，大大提高了识别精度和速度，准确率达到99.9％以上。