基于SIFT特征和ISM的X射线图像危险品检测方法

来源：计算机测量与控制杂志2018年第1期北京时间：

作者：王华君,惠晶

单位：无锡太湖学院 物联网工程学院

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。

关键词：危险品检测;X射线图像;姿态变化;尺度不变特征变换;隐式形状模型

基金资助：无锡太湖学院自然科学研究项目(No. *15WUNS008)