一种基于局部特征学习的快速物体检测方法

发布时间：2019年05月06日 分类：专利

一种基于局部特征学习的快速物体检测方法，在测试阶段采用窗口遍历测试样本进行分类从而检测出物体的位置以及类别。由于需要遍历，因此传统物体检测方法的计算代价较大。本发明提出一种基于局部特征学习快速的物体检测方法：在训练阶段，以范例支撑向量机为学习框架，利用线性支撑向量机训练范例模板。在检测阶段，首先利用快速物体粗检测，提取出可能存在物体的区域，再利用训练得到的范例模板进行物体细检测。本发明方法不仅可以有效提高物体检测准确率，而且能够有效提高物体检测的速度。

CN201510927756-一种基于局部特征学习的快速物体检测方法-申请公开.pdf