基于可变形部件模型融合上下文的物体类检测

【摘要】物体类检测和识别是计算机视觉、模式识别与机器学习等领域一个非常活跃的研究方向。在很多场合都有广泛的应用，包括安防领域的人脸识别、行人检测、智能视频分析、行人跟踪等；交通领域的交通场景物体识别、车辆计数、逆行检测、车牌检测和识别；互联网领域的基于内容的图像检索，机器人领域的目标物体识别等。基于可变形部件模型的物体类检测算法是物体类检测的优秀算法。自提出以来，引起科研人员的广泛关注，提出了大量的改进算法。在历年的PASCALVOC竞赛中，可变形部件模型及其相关算法都取得了优异成绩。基于表观特征检测物体类存在一定的局限性。图像成像质量和物体结构变化都会对检测结果造成一定的影响。研究发现，特定物体总是和一定的场景相关联，场景信息的利用有助于提高物体类检测和识别精度。本文的研究内容是基于可变形部件模型，融合物体类的上下文信息，以提高模型检测对象类的精度。首先研究采用gist算法提取场景信息。该算法先用gabor滤波器对图像进行滤波，得到图像的方向通道、颜色通道和亮度通道信息；然后再对颜色通道和亮度通道进行中心环绕差分；最后将三个通道得到的信息进行组合得到gist特征。该算法对图像的颜色、亮度和纹理均能给予很好地描述。本文采用该算法提取图像的上下文信息。其次研究使用Featurecontext算法提取场景信息。该算法的原理是先使用稠密sift算法提取码字，然后按照RadialBasisCoding(RBC)编码原则进行编码，接着在以参考点为中心的网状结构中做统计直方图，将每个网格的直方图串联起来形成场景特征向量。该算法最大的优势是将场景信息中的空间信息保留下来。Featurecontext主要是应用于提取以物体为中心的局部上下文信息，本文采用该算法提取全局上下文信息。最后研究上下文信息与DPM检测结果的融合方法。提取出来的上下文特征向量维度比较高，为了便于提取真正有用的信息，对其进行PCA降维；将可变形部件模型的检测结果进行归一化，包括分值的归一化和标示框坐标的归一化；将两部分特征进行级联，生成融合上下文信息的特征向量。在训练阶段，在训练库上分别运行可变形部件模型和场景信息提取算法。对两部分信息进行融合，得到新的特征库。然后按照定义的准则在特征库中挑选正样本和负样本，用非线性SVM算法进行训练，得到融合上下文信息的物体类检测分类器。在测试阶段，用训练好的分类器对验证库中的图像进行物体类检测。本文实验在PASCALVOC验证库上进行，对car、person、aeroplane三类物体进行检测，评估三类物体检测的平均精度(AP)值。结果显示，三类物体的AP值都不同程度地得到提高，表明了本文提出的融合上下文信息的对象类检测算法能有效提高物体类检测精度。
【作者】肖志勇；
【导师】陈绵书；
【作者基本信息】吉林大学，通信与信息系统，2014，硕士
【关键词】物体类检测；DPM；上下文；gist；featurecontext；特征融合；

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