基于SIFT特征和ISM的X射线图像危险品检测方法

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基于SIFT特征和ISM的X射线图像危险品检测方法
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者单位:无锡太湖学院 物联网工程学院,无锡太湖学院 物联网工程学院
作者简介:
通讯作者:
中图分类号:TP391
基金项目:无锡太湖学院自然科学研究项目(No. *15WUNS008)

Dangerous Material Detection Method in X-ray Image Based on SIFT Feature and ISM

Author:

Affiliation:

Internet of Things Engineering College,STaihu University of Wuxi,Wuxi,Jiangsu,Internet of Things Engineering College,STaihu University of Wuxi,Wuxi,Jiangsu

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摘要:

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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王华君,惠晶.基于SIFT特征和ISM的X射线图像危险品检测方法计算机测量与控制[J].,2018,26(1).

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收稿日期:2017-05-18
最后修改日期:2017-05-18
录用日期:2017-06-03
在线发布日期: 2018-02-02
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