一种基于快速可变形模型和机器学习的图像目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于快速可变形模型和机器学习的图像目标识别方法，包括以下步骤：A、对输入图像进行2采样计算，生成多个分辨率和尺寸的图像；B、对于金字塔的每一层计算各像素梯度，并计算积分图；C、在每个尺度空间上进行窗口滑动，获得一个匹配分数；D、对于步骤C中给出的每个候选区域进行窗口滑动，对于每个子窗口区域进行分类；E、对每个部件子窗口计算HOG特征值，获得匹配分数；F、计算所有模板与根模板的匹配分数的和；G、对所有检测目标的输出进行非极大值抑制，以合并相邻区域和尺度的重叠的检测结果。本发明能够改进现有技术的不足，能够以较快的速度达到较高的检测性能，可以用于实时的视频分析中。