【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种图像检测方法，尤其涉及。
技术介绍
图像目标的匹配和检测一直是计算机视觉中一个非常重要的领域。在图像目标的检测中，检测方法主要有基于图像局部特征的检测方法和基于滑动窗口的检测方法。其中，基于图像局部特征的检测方法包括以下步骤特征检测，特征识别，以及模型匹配。然而，基于滑动窗口的检测方法则是通过不同大小的窗口对输入图像进行扫描，并判断所扫描的图像块之中是否含有目标对象。这些算法已经比较成熟并且可以达到实时检测，但是这些方法在应用到多目标检测的时候存在扩展性问题。基于图像局部特征的检测方法在检测多个目标时，需要分别将每个目标图像的特征点与待检测图像的特征点进行匹配，分别找到每个目标匹配的位置，这样会导致匹配时间随目标数量的增加呈线性增加的趋势；基于滑动窗口的检测方法在检测多个目标时，需要将待检测图像子块分别与每个目标图像进行匹配，分别判断是否是目标位置，这样匹配时间也会随目标数量的增加线性增加。由上所述，现有基于图像局部特征的检测方法和基于滑动窗口的检测方法的检测时间会随着待检测样本目标数量的增加线性增加。对于大量的图像目标，检测效率很低，不适合应...
【技术保护点】
一种基于相似性度量的图像多目标检测方法，其特征在于，该方法具体步骤如下：步骤一：提取目标样本库中每幅图像的特征点，计算出每幅图像的BOF词袋向量，从而构成所述目标样本库的BOF向量集合；步骤二：利用所述目标样本库的BOF向量集合构建所述目标样本库的M—Tree索引；步骤三：将待检测图像在M？tree索引中进行多目标检测，并将检测果返回给用户。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：徐克付，张闯，谭建龙，郭莉，
申请(专利权)人：中国科学院信息工程研究所，
类型：发明
国别省市：
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