發(fā)布時間：2017-04-15 23:12

  本文關(guān)鍵詞：面向目標(biāo)檢測的視覺注意模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中,構(gòu)造視覺注意模型提取圖像的顯著圖是近年的一個研究熱點(diǎn)。然而,由于現(xiàn)實(shí)中圖像前景和背景千變?nèi)f化,而且交織在一起,錯綜復(fù)雜,想要準(zhǔn)確地提取圖像的顯著區(qū)域極具挑戰(zhàn)。近年來,隨著顯著性檢測技術(shù)的不斷發(fā)展,使得人們能夠在目標(biāo)檢測過程中,選擇圖像中“有用”的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,這不僅降低了計(jì)算復(fù)雜度與內(nèi)存開銷,而且由于剔除了冗余信息,也提高了檢測的準(zhǔn)確性。因此,研究如何利用這些選擇后的數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測變得十分有意義。本文首先提出了一種基于背景知識學(xué)習(xí)的視覺注意模型。該模型在提取顯著圖時主要包含兩個步驟,第一步是計(jì)算圖像中超像素的權(quán)重值,第二步則是利用局部加權(quán)對比度來計(jì)算超像素的顯著值。針對這兩個步驟,本文首先提出了一種超像素加權(quán)模型框架,該框架包括超像素塊提取、形狀與顏色特征提取和權(quán)重值預(yù)測三個部分。在此基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于局部加權(quán)對比度的顯著值計(jì)算方法,該方法以超像素為計(jì)算單元,計(jì)算每個超像素塊與其他超像素塊在顏色和空間信息上的差異,并將該差異值作為顯著值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于背景知識學(xué)習(xí)的視覺注意模型能夠有效地提高檢測精度,與已有模型相比,本文模型在MSRA1000和ECSSD兩個公共數(shù)據(jù)集上檢測得到的顯著圖具有更高的分辨率和平均精度,目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的顯著值分布更加均勻,前景與背景邊界更加明顯。本文還提出了一種基于參數(shù)學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法。該方法首先利用本文提出的視覺注意模型提取圖像的顯著圖,然后在顯著圖的基礎(chǔ)上構(gòu)造窗口質(zhì)量函數(shù),并建立基于貝葉斯概率模型的最優(yōu)化問題來確定窗口質(zhì)量函數(shù)的最優(yōu)參數(shù),最后,利用動態(tài)規(guī)劃算法來計(jì)算窗口質(zhì)量函數(shù)的極值點(diǎn),該極值點(diǎn)的坐標(biāo)即為目標(biāo)窗口的位置。相比于文獻(xiàn)[1]提出的目標(biāo)檢測模型,本文提出的目標(biāo)檢測算法在MSRA1000和ECSSD兩個公共數(shù)據(jù)集上的檢測結(jié)果具有更高的精度。同時,檢測結(jié)果表明本文提出的視覺注意模型與文獻(xiàn)[2]提出的模型相比,在目標(biāo)檢測方面具有更大的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：視覺注意模型 超像素 局部加權(quán)對比度 顯著圖 目標(biāo)檢測窗口質(zhì)量函數(shù) 貝葉斯概率模型
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-15
• 第一章 緒論15-23
• 1.1 本文研究目的及意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-21
• 1.2.1 視覺注意模型研究現(xiàn)狀16-19
• 1.2.2 目標(biāo)檢測研究現(xiàn)狀19-21
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新成果21-23
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容21
• 1.3.2 創(chuàng)新成果21-23
• 第二章 視覺注意模型理論研究23-35
• 2.1 引言23
• 2.2 經(jīng)典視覺注意模型23-32
• 2.2.1 Itii模型23-26
• 2.2.2 基于圖(Graph Based,GB)的模型26-27
• 2.2.3 基于頻譜殘余(Spectrum Residual,SR)的模型27-28
• 2.2.4 基于上下文感知(Context Aware,CA)的模型28-30
• 2.2.5 基于頻率調(diào)諧(Frequency-Tuned,FT)的模型30
• 2.2.6 基于直方圖對比度(Histogram Contrast,HC)的模型30-31
• 2.2.7 基于區(qū)域?qū)Ρ榷?Region Contrast,RC)的模型31-32
• 2.3 本章小結(jié)32-35
• 第三章 基于背景知識學(xué)習(xí)的視覺注意模型35-55
• 3.1 引言35
• 3.2 超像素提取與權(quán)重計(jì)算35-46
• 3.2.1 超像素提取36-38
• 3.2.2 超像素特征表示38-45
• 3.2.3 權(quán)重預(yù)測45-46
• 3.3 基于圖像頂層語義信息的顯著值計(jì)算46-49
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析49-53
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集49
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)49-50
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果50-53
• 3.5 本章小結(jié)53-55
• 第四章 基于視覺注意模型的目標(biāo)檢測55-69
• 4.1 引言55
• 4.2 傳統(tǒng)基于視覺注意模型的目標(biāo)檢測方法55-59
• 4.2.1 顯著圖精度56
• 4.2.2 窗口質(zhì)量函數(shù)56-58
• 4.2.3 最優(yōu)化算法58-59
• 4.3 基于改進(jìn)的MSR函數(shù)的目標(biāo)檢測59-63
• 4.3.1 基于貝葉斯概率模型的參數(shù)學(xué)習(xí)59-61
• 4.3.2 動態(tài)規(guī)劃算法61-63
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析63-65
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)63-64
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果64-65
• 4.5 本章小結(jié)65-69
• 第五章 總結(jié)與展望69-71
• 5.1 全文工作總結(jié)69-70
• 5.2 未來工作展望70-71
• 參考文獻(xiàn)71-77
• 致謝77-79
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄79

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