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基于Hough森林的对象检测是隐式形状模型(ISM)的改进,它借助随机森林完成广义Hough变换。为了进一步提高其检测效果,充分利用训练图像中对象位置是已知的知识,改进了经典的偏移量不确定性度量方法,并优化随机森林的投票,使在Hough空间中真正对象的位置获得更多投票和更高的投票值。实验验证了该方法相比于经典的方法,具有更准确的对象检测效果。