【摘 要】
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针对行李安检时X射线图像中的危险品检测问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和隐式形状模型(ISM)的检测方法;首先,采集不同姿态的危险品X射线图像,并标注目标位置,构建训练数据集;然后,通过SIFT算法提取目标关键点,并以此构建目标的ISM模型;在检测过程中,将提取的目标SIFT描述符与ISM模型中的视觉描述符进行匹配,通过投票机制来判断目标是否为危险品;通过手枪和酒瓶的检测实验表明,该
【机 构】
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无锡太湖学院物联网工程学院,江苏省物联网应用技术重点建设实验室,江南大学通信与控制工程学院
【基金项目】
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无锡太湖学院自然科学研究项目（15WUNS008）.
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针对行李安检时X射线图像中的危险品检测问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和隐式形状模型(ISM)的检测方法;首先,采集不同姿态的危险品X射线图像,并标注目标位置,构建训练数据集;然后,通过SIFT算法提取目标关键点,并以此构建目标的ISM模型;在检测过程中,将提取的目标SIFT描述符与ISM模型中的视觉描述符进行匹配,通过投票机制来判断目标是否为危险品;通过手枪和酒瓶的检测实验表明,该方法能够从X射线图像中准确检测出危险品,且对目标姿态变化具有鲁棒性。
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