物件偵測之方法及其使用之複型提昇分類演算法

Abstract

本發明為一種物件偵測之方法及其使用之複型(multi–class)提昇(boosting)分類演算法，首先在提供的影像資料中，計算積分影像，以加速物件特徵的萃取，再對影像資料分別進行特定不同尺度及位置之複數區塊掃瞄，在掃瞄過程中以複型提昇分類演算法(MBH–Boost)執行多類型物件偵測。我們的偵測架構，只需用到單一提昇分類器串接(asingleboostedcascade)，就可決定物件在影像中出現的位置及其狀態。因此本發明能同時偵測多類別物件，或單一類別物件的多樣式變化型且準確度、執行速度及偵測強健性上均較為優異。另外多類型的同時偵測有效地解決物件在不同狀況下，其表徵所呈現出的多樣性變化而導致偵測上的困難，進而大幅改善系統的強健性。