【摘 要】
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传统的基于局部特征的图像目标检测算法具有对遮挡和旋转敏感、检测精度不高以及运算速度慢的特点，为了改进该算法的性能，提出了一种将图像局部特征应用于稀疏表示理论的图像目
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61203268);航空科学基金资助项目(20115896022)
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传统的基于局部特征的图像目标检测算法具有对遮挡和旋转敏感、检测精度不高以及运算速度慢的特点，为了改进该算法的性能，提出了一种将图像局部特征应用于稀疏表示理论的图像目标检测算法。该算法利用随机树的方式有监督地学习样本图像的局部特征形成字典，通过学习好的字典和测试图像的子块来预测图像中目标的中心位置，以此寻求待检测图像稀疏的表示，从而实现对图像中感兴趣目标的检测。实验结果表明，该算法对目标的遮挡、旋转和复杂背景有很好的鲁棒性，而且检测精度和运算速度相对于同类经典算法均有提高。
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