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[發明專利]基于粒子濾波視覺注意力模型的運動目標檢測方法有效

專利信息
申請號: 201410255267.5 申請日: 2014-06-10
公開(公告)號: CN104050685B 公開(公告)日: 2017-05-31
發明(設計)人: 劉龍;樊波陽;劉金星 申請(專利權)人: 西安理工大學
主分類號: G06T7/20 分類號: G06T7/20
代理公司: 西安弘理專利事務所61214 代理人: 李娜
地址: 710048*** 國省代碼: 陜西;61
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 粒子 濾波 視覺 注意力 模型 運動 目標 檢測 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于視頻圖像檢測技術領域,涉及一種基于粒子濾波視覺注意力模型的運動目標檢測方法。

背景技術

運動目標檢測是機器視覺領域的重要問題之一,是目標跟蹤、識別的前提,但在復雜運動場景中,現有運動目標檢測方法仍存在較大局限和不足。近些年,視覺感知研究逐漸融入了人類生理和心理的研究成果,其主要思路是采用計算機模擬人類生理的局部功能用于解決視覺領域中存在的難題,視覺注意力就是這類研究的典型,其研究成果對目標檢測、分割等視覺問題具有重要的推動作用。

傳統的運動目標檢測方法有幀間差分法、背景差分法和全局運動補償法,其中背景差分法和幀間差分法只局限于局部運動場景,全局運動補償法適用范圍廣,但準確性受到目標大小和運動強度影響,當目標體較大或運動較強烈時,全局運動估算準確性下降,不能進行全局有效補償,導致運動目標檢測存在較大誤差。

人類視覺注意力是由自底向上(Bottom-Up,簡稱B-U)和自頂向下(Top-Down,簡稱T-D)兩種注意力共同作用產生形成的。2002年,Itti和Koch建立了亮度、顏色和方向等特征為主的B-U視覺注意力模型,隨后的研究衍生出多種視覺注意力計算方法及應用。目前,視覺注意力模型大致可分為自底向上型和雙向型兩種類型。自底向上型描述B-U注意力計算方法;雙向型描述B-U和T-D共同作用的注意力計算方法。

注意力屬于人類視覺系統對外部觀察的初期反應,一些學者從注意力的角度對目標檢測問題進行了初步研究。其中有些采用雙向注意力方法進行靜態目標檢測。Sang-Woo Ban等對特定靜態目標顏色特征進行自組織神經網絡學習,生成權重矩陣,并將其作為T-D的影響因素調節B-U注意力計算過程,形成目標注意力顯著圖。Yuming Fang等提取目標的方向特征作為T-D注意力,并與B-U注意力進行比例加權融合,最終確定目標位置。Yuanlong Yu等建立目標特征長期記憶(LTM)單元,通過與低級特征的對比計算位置概率分布偏置,并進行雙向加權融合,確定目標位置。

另外,也有文獻建立了運動注意力模型用于運動目標檢測,主要思路是根據運動反差定義運動注意力模型,使運動顯著性區域逼近目標區域。Yu-Fei Ma根據從MPEG碼流中解壓所得到的運動矢量場的運動矢量能量、空間相關性和時間相關性綜合定義了運動注意力模型,通過該模型可以得到運動顯著性區域。Junwei Han將注意力分為靜態注意力和動態注意力兩種,靜態注意力主要由圖像的亮度、顏色等信息引起,動態注意力是在全局運動補償的基礎上計算區域的變化像素的比例進行定義的,注意力模型最終由靜態注意力和動態注意力融合得到主要應用于運動目標檢測。

綜上所述,從視覺注意力角度對目標檢測進行研究具有積極意義,但目前的研究多數針對靜止目標檢測,缺乏運動目標檢測的研究;另外,運動注意力模型限于自底向上的數據驅模型方法,沒有融合顏色、運動等多個特征的雙向注意力模型。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于粒子濾波視覺注意力模型的運動目標檢測方法,解決了現有技術運動注意力模型限于自底向上的數據驅模型方法,沒有融合顏色、運動等多個特征,不能夠適應復雜運動場景,難以有效、準確地檢測運動目標的問題。

本發明所采用的技術方案是,一種基于粒子濾波視覺注意力模型的運動目標檢測方法,首先依據貝葉斯估計原理,構建粒子濾波雙向融合注意力模型;然后以粒子濾波雙向融合注意力模型框架為基礎,以運動注意力和目標顏色注意力分別為B-U和T-D注意力輸入,通過粒子權值計算改變粒子分布狀態,形成注意力顯著圖,并最終確定運動目標位置。

本發明的有益效果是:

1)對視頻圖像進行高斯多尺度分解,更符合人類的視覺特性,對運動矢量場進行疊加和濾波預處理,減少估計誤差和噪聲的影響。

2)融合時間和空間注意力,使得運動注意力計算更為準確。

3)依據貝葉斯估計原理引入粒子濾波機制,融合自底向上和自頂向下注意力,構建雙向融合注意力模型,簡單有效的模擬了人類視覺注意形成過程。

4)運用雙向融合注意力模型進行運動目標檢測,針對復雜全局運動場景,提高了運動目標檢測的有效性和準確性。

附圖說明

圖1是本發明方法的流程框圖;

圖2是本發明實施例視頻圖像三層高斯金字塔,其中的(a)為原始尺度,(b)為次低尺度,(c)為低尺度;

圖3是本發明實施對應運動矢量場及其預處理結果,其中的(a)為運動矢量場,(b)疊加濾波后運動矢量場,(c)為中值濾波后運動矢量場;

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