本文關(guān)鍵詞： 行人檢測 馬爾科夫隨機(jī)場 文本-圖像信息聯(lián)合 共指關(guān)系 指代消解　出處：《電子學(xué)報(bào)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對純視覺行人檢測方法存在的誤檢、漏檢率高,遮擋目標(biāo)以及小尺度目標(biāo)檢測精度低等問題,提出一種聯(lián)合文本和圖像信息的行人檢測方法.該方法首先利用圖像分析的方法初步獲取圖像目標(biāo)的候選框,其次通過文本分析的方法獲取文本中有關(guān)圖像目標(biāo)的實(shí)體表達(dá),并提出一種基于馬爾科夫隨機(jī)場的模型用于推斷圖像候選框與文本實(shí)體表達(dá)之間的共指關(guān)系(Coreference Relation),以此達(dá)到聯(lián)合圖像和文本信息以輔助機(jī)器視覺提高交通場景下行人檢測精度的目的.在增加了圖像文本描述的加州理工大學(xué)行人檢測數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的測評結(jié)果表明,該方法不僅可以在圖像信息的基礎(chǔ)上聯(lián)合文本信息提高交通場景中的行人檢測精度,也能在文本信息的基礎(chǔ)上聯(lián)合圖像信息提高文本中的指代消解(Anaphora Resolution)精度.
[Abstract]:Aiming at the problems of false detection, high missed detection rate, low precision of occluding target and small scale target detection in pure vision pedestrian detection method, A pedestrian detection method combining text and image information is proposed in this paper. Firstly, image analysis is used to obtain the candidate frame of the image target, and then the entity expression of the image object in the text is obtained by the method of text analysis. A model based on Markov random field is proposed to infer the coreference relation between image candidate box and text entity expression, so as to combine image and text information to assist machine vision to improve the downlink of traffic scene. The purpose of human detection accuracy. The result of the test on the pedestrian detection data set of California University of Technology, which has added the image and text description, shows that, This method can not only combine text information with image information to improve pedestrian detection accuracy in traffic scene, but also improve anaphora resolution accuracy on the basis of text information.
【作者單位】： 武漢大學(xué)軟件國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61272274);國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(No.61402340) 湖北省自然科學(xué)基金(No.2014CFB194)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1518360