【摘 要】
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在复杂背景下的目标检测目前仍是计算机视觉领域尚未解决的难题。本文提出一种基于轮廓编组的检测算法。算法分为两个阶段：首先根据一种新的距离变换将待测图像与模板进行匹配和对齐，以获得目标的位置和尺寸信息；然后通过带形状先验的曲线演化技术获取目标精确轮廓。算法的主要贡献：一是提出一种新的距离变换可以有效减少匹配时的搜索空间，且具有对平移、缩放的不变性；二是将形状先验引入到改进的曲线演化中使检测具有对复杂背
【机 构】
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School of Computer and Information Technology,Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China
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在复杂背景下的目标检测目前仍是计算机视觉领域尚未解决的难题。本文提出一种基于轮廓编组的检测算法。算法分为两个阶段：首先根据一种新的距离变换将待测图像与模板进行匹配和对齐，以获得目标的位置和尺寸信息；然后通过带形状先验的曲线演化技术获取目标精确轮廓。算法的主要贡献：一是提出一种新的距离变换可以有效减少匹配时的搜索空间，且具有对平移、缩放的不变性；二是将形状先验引入到改进的曲线演化中使检测具有对复杂背景和局部遮挡的鲁棒性，并且能够拟合有狭长凹陷的形状。在不同图像集中的试验证明了该算法的良好性能和适用性。
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