Dynamic obstacle identification based on global and local features for a driver assistance system

This paper proposes a novel dynamic obstacle recognition system combining global feature with local feature to identify vehicles, pedestrians and unknown backgrounds for a driver assistance system. The proposed system consists of two main procedures: a dynamic obstacle detection model to localize an area containing a moving obstacle, and an obstacle identification model, which is a hybrid of global and local information, for recognizing an obstacle with and without occlusion. A dynamic saliency map is used for localizing an area containing a moving obstacle. For the global feature analysis, we propose a modified GIST using orientation features with MAX pooling, which is robust to translation and size variations of an object. Although the global features are a compact way to represent an object and provide a good accuracy for non-occluded objects, they are sensitive to image translation and occlusion. Thus, a local feature-based identification model is also proposed and combined with the global feature. As such, for the obstacle identification problem, the proposed system mainly follows the global feature-based object identification. If the global feature-based model identifies a candidate area as background, the system verifies the area again using the local feature-based model. As a result, the proposed system is able to provide information on both the appearance of obstacles and the class of an obstacle. Experimental results show that the proposed model can successfully detect obstacle candidates and robustly identify obstacles with and without occlusion.     

多信息动态融合的运动目标检测方法

针对基于视觉显著性的运动目标检测算法存在时空信息简单融合及忽略运动信息的问题,提出一种动态融合视觉显著性信息和运动信息的运动目标检测方法。该方法首先计算每个像素的局部显著度和全局显著度,并通过贝叶斯准则生成空间显著图;然后,利用结构随机森林算法预测运动边界,生成运动边界图;其次,根据空间显著图和运动边界图属性的变化,动态确定最佳融合权值;最后,根据动态融合权值计算并标记运动目标。该方法既发挥了显著性算法和运动边界算法的优势,又克服了各自的不足,与传统背景差分法和三帧差分法相比,检出率和误检率的最大优化幅度超过40%。实验结果表明,该方法能够准确、完整地检测出运动目标,提升了对场景的适应性。     

基于全局颜色对比的显著性目标检测

为了能正确检测显著性图中的多个显著性目标, 提出了一种基于全局颜色对比的显著性目标检测算法。该算法首先提取图像的全局颜色对比度特征, 然后把显著性图和全局颜色对比度作为特征输入条件随机场框架中, 得到二值显著性掩模, 最后经区域描绘子计算得到包含显著性目标的最小外接矩形。在两种公开的数据集上的实验结果表明, 该算法在精度、召回率以及F-测度方面的表现优于现有其他几种算法, 在计算效率上也具有一定的优势。因此, 所提出的算法在检测效果上优于现有的显著性目标检测算法, 而且还能够检测到多个显著性目标。     

基于多方向显著子区域置信表决的多目标检测

多目标检测是智能交通监控系统的一项重要和挑战性的工作。提出一种基于多方向显著子区域置信表决的多目标检测方法。利用Gabor滤波提取目标四方向显著特征像素;根据多阈值条件确定每个目标的有效子区域及尺度;判断有效交集子区域和交集状态;加权融合交集面积占空比和有效交集子区域相对面积占空比,获得各个有效交集子区域置信表决系数;根据最大置信表决系数获得目标最优检测。采用实际交通场景采集的视频图像序列进行实验,结果表明该方法在邻近目标交互干扰和遮挡、目标阴影、非均匀光照及背景中相似色彩干扰等情况下,均具有鲁棒、准确的检测性能。     

多角度融合的RGB-D显著检测

显著检测是计算机视觉的重要组成部分,但大部分的显著检测工作着重于2D图像的分析,并不能很好地应用于RGB-D图片的显著检测。受互补的显著关系在2D图像检测中取得的优越效果的启发,并考虑RGB-D图像包含的深度特征,提出多角度融合的RGB-D显著检测方法。此方法主要包括三个部分,首先,构建颜色深度特征融合的图模型,为显著计算提供准确的相似度关系;其次,利用区域的紧密度进行全局和局部融合的显著计算,得到相对准确的初步显著图;最后,利用边界连接权重和流形排序进行背景和前景融合的显著优化,得到均匀平滑的最终显著图。在RGBD1000数据集上的实验对比显示,所提出的方法超越了当前流行的方法,表明多个角度互补关系的融合能够有效提高显著检测的准确率。     

基于Edge Boxes的大型车辆车标检测与识别

传统车标检测与识别算法难以检测大型车辆车标,且速度较慢。提出了一种基于Edge Boxes的大型车辆车标检测与识别方法。Edge Boxes算法是一种成熟的图像分割算法,能够快速且有效地检测物体位置,满足大型车辆车标检测与识别问题的准确性及实时性的需求。该方法首先根据车标在车辆中的空间位置关系初选车标候选区,然后利用Edge Boxes算法进行目标提取,进而将提取得到的目标送入利用线性约束编码构建的车标检测分类器和车标识别分类器进行训练与识别,得到车标检测与识别结果。对不同卡口的不同天气和光照条件下采集的4 480张图像（含50类大型车辆）进行实验,实验结果表明,在检测与识别性能以及时间消耗方面均优于传统方法,具有良好的实用前景。     

基于区域对比信息混合编码的图像显著性检测方法

图像显著性检测是为了检测到能够引起视觉注意力的对象区域,利用混合的特征编码能够避免单一的特征编码在检测图像中对象显著性和显著区域精确边界时候的不足。提出一种基于图像区域对比信息和图像语义信息混合编码的图像显著性检测方法。结合图像对比信息编码以及原始图像的语义信息编码,通过卷积神经网络来进行图像显著性检测,保证对显著对象进行有效的检测以及对显著区域边缘细节的处理能力。实验结果表明,在主流的显著性检测数据集上,采用该方法能够有效地检测到图像中的显著对象以及显著区域的精确边界。     

视频监视中运动目标检测与识别方法

针对户外监视应用背景，提出了彩色图像差值模型，自适应阈值分割算法、图像形成学噪声滤除方法，实现了户外场景中运动目标的有效检测；对分割后的目标，撮不变矩特征，然后利用人工神经网络实现了运动目标责任制的快速识别。实验结果验证了上述方法的有效性。     

Salient object detection via saliency bias and diffusion

Salient object detection aims to identify both spatial locations and scales of the salient object in an image. However, previous saliency detection methods generally fail in detecting the whole objects, especially when the salient objects are actually composed of heterogeneous parts. In this work, we propose a saliency bias and diffusion method to effectively detect the complete spatial support of salient objects. We first introduce a novel saliency-aware feature to bias the objectness detection for saliency detection on a given image and incorporate the saliency clues explicitly in refining the saliency map. Then, we propose a saliency diffusion method to fuse the saliency confidences of different parts from the same object for discovering the whole salient object, which uses the learned visual similarities among object regions to propagate the saliency values across them. Benefiting from such bias and diffusion strategy, the performance of salient object detection is significantly improved, as shown in the comprehensive experimental evaluations on four benchmark data sets, including MSRA-1000, SOD, SED, and THUS-10000.     

动态背景下空时特性均显著的运动目标检测

从序列图像中提取变化区域是运动检测的主要作用,动态背景的干扰严重影响检测结果,使得有效性运动检测成为一项困难工作。受静态图像显著性检测启发,提出了一种新的运动目标检测方法,采用自底向上与自顶向下的视觉计算模型相结合的方式获取图像的空时显著性：先检测出视频序列中的空间显著性,在其基础上加入时间维度,利用改进的三帧差分算法获取具有运动目标的时间显著性,将显著性目标的检测视角由静态图像转换为空时性均显著的运动目标。实验和分析结果表明：新方法在摄像机晃动等动态背景中能较准确检测出空时均显著的运动目标,具有较高的鲁棒性。     

基于运动显著性的移动镜头下的运动目标检测

针对移动镜头下的运动目标检测中的背景建模复杂、计算量大等问题,提出一种基于运动显著性的移动镜头下的运动目标检测方法,在避免复杂的背景建模的同时实现准确的运动目标检测。该方法通过模拟人类视觉系统的注意机制,分析相机平动时场景中背景和前景的运动特点,计算视频场景的显著性,实现动态场景中运动目标检测。首先,采用光流法提取目标的运动特征,用二维高斯卷积方法抑制背景的运动纹理;然后采用直方图统计衡量运动特征的全局显著性,根据得到的运动显著图提取前景与背景的颜色信息;最后,结合贝叶斯方法对运动显著图进行处理,得到显著运动目标。通用数据库视频上的实验结果表明,所提方法能够在抑制背景运动噪声的同时,突出并准确地检测出场景中的运动目标。     

基于多特征融合卷积神经网络的显著性检测

随着深度学习技术的发展以及卷积神经网络在众多计算机视觉任务中的突出表现,基于卷积神经网络的深度显著性检测方法成为显著性检测领域的主流方法。但是,卷积神经网络受卷积核尺寸的限制,在网络底层只能在较小范围内提取特征,不能很好地检测区域内不显著但全局显著的对象;其次,卷积神经网络通过堆叠卷积层的方式可获得图像的全局信息,但在信息由浅向深传递时,会导致信息遗失,同时堆叠太深也会导致网络难以优化。基于此,提出一种基于多特征融合卷积神经网络的显著性检测方法。使用多个局部特征增强模块和全局上下文建模模块对卷积神经网络进行增强,利用局部特征增强模块增大特征提取范围的同时,采用全局上下文建模获得特征图的全局信息,有效地抑制了区域内显著而全局不显著的物体对显著性检测的干扰; 能够同时提取多尺度局部特征和全局特征进行显著性检测,有效地提升了检测结果的准确性。最后,通过实验对所提方法的有效性进行验证并和其它11种显著性检测方法进行对比,结果表明所提方法能提升显著性检测结果的准确性且优于参与比较的11种方法。     

一种结合显著性检测与词袋模型的目标识别方法

针对词袋模型易受到无关的背景视觉噪音干扰的问题,提出了一种结合显著性检测与词袋模型的目标识别方法。首先,联合基于图论的视觉显著性算法与一种全分辨率视觉显著性算法,自适应地从原始图像中获取感兴趣区域。两种视觉显著性算法的联合可以提高获取的前景目标的完整性。然后,使用尺度不变特征变换描述子从感兴趣区域中提取特征向量,并通过密度峰值聚类算法对特征向量进行聚类,生成视觉字典直方图。最后,利用支持向量机对目标进行识别。在PASCAL VOC 2007和MSRC-21数据库上的实验结果表明,该方法相比同类方法可以有效地提高目标识别性能。     

Moving Objects Localization by Local Regions Based Level Set: Application on Urban Traffic

In this paper, a novel method for locating multiple moving objects in a video sequences captured by a stationary camera is proposed. In order to determine the precise location of the objects in an image, a new local regions based level set model is carried out. The whole process consists of two main parts: the global detection and the fine localization. During the global detection, the presence or absence of an object in an image is determined by the Mixture of Gaussians method. For the fine localization, we propose to reformulate global energies by utilizing little squared windows centered on each point over a thin band surrounding the zero level set, hence the object contour can be reshaped into small local interior and exterior regions that lead to compute a family of adaptive local energies, which enables us to well localize the moving objects. Moreover, we propose to adapt the smoothness of the contours, and the accuracy of the objects’ perimeter of different shapes with an automatic stopping criterion. The proposed method has been tested on different real urban traffic videos, and the experiment results demonstrate that our algorithm can locate effectively and accurately the moving objects; optimize the results of the localized objects and also decrease the computations load.     

基于全局和局部特征融合的显著性提取方法

显著性提取方法在图像处理、计算机视觉领域有着广泛的应用.然而,基于全局特征和基于局部特征的显著性区域提取算法存在各自的缺点,为此本文提出了一种融合全局和局部特征的显著性提取算法.首先,对图像进行不重叠地分块,当每个图像块经过主成分分析(Principle component analysis,PCA)映射到高维空间后,根据孤立的特征点对应显著性区域的规律得到基于全局特征的显著图;其次,根据邻域内中心块与其他块的颜色不相似性得到基于局部特征的显著图;最后,按照贝叶斯理论将这两个显著图融合为最终的显著图.在公认的三个图像数据库上的仿真实验验证了所提算法在显著性提取和目标分割上比其他先进算法更有效.     

自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测

针对基于局部或全局稀疏表示的图像显著性检测方法频繁出现提取对象不完整、边界不光滑及噪声消除不干净等问题,提出自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测方法。首先,对原始图像进行分块处理,利用图像块代替像素操作,降低算法复杂度;其次,对分块后的图像进行局部稀疏表示,即：针对每一个图像块,选取其周围的若干图像块生成过完备字典,基于该字典对图像块进行稀疏重构,得到原始图像的初始局部显著图,该显著图能够有效提取显著性目标的边缘信息;接着,对分块后的图像进行全局稀疏表示,与局部稀疏表示过程类似,不同的是针对每一个图像块所生成的字典来源于图像四周边界处的图像块,这样可以得到能有效检测出显著性目标内部区域的初始全局显著图;最后,将初始局部和全局显著图进行自适应融合,生成最终显著图。实验结果表明,提出算法在查准率（precision）、查全率（recall）及F-measure等指标上优于几种经典的图像显著性检测方法。     

基于统计模型和GVF-Snake的彩色目标检测与跟踪

为了能使传统监视系统具备目标自动检测与跟踪能力,提出了一种基于统计模型和GVF（gradient vectorflow）-Snake的彩色目标检测与跟踪算法.该算法可用于解决在静态背景下通过彩色视频信息来对运动目标进行自动检测与跟踪的问题,同时可直接给出目标轮廓的数学表示,并可简化后续目标识别算法的设计.该算法首先采用归一化RGB空间与灰度空间相结合的模型取代单一灰度模型来消除阴影对目标检测的影响;接着在此模型的基础上对差分图像进行GMM（Gaussian mixture model）建模,并构造运动边界图像,然后将静态图像轮廓提取算法GVF-Snake引入运动图像中,并通过修改能量项,使其能够跟踪运动目标的轮廓,最后针对Snake初始轮廓需要手工设定的问题,提出一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法,为加快GVF-Snake的收敛速度,还采用一阶差分算法来预测下一时刻目标轮廓的位置.实验结果证明,该算法对刚性和非刚性两类目标都有较好的跟踪效果,可应用于智能监视和交通监控等领域.     

Hierarchical salient object detection model using contrast-based saliency and color spatial distribution

Visual saliency is an important cue in human visual system to detect salient objects in natural scenes. It has attracted a lot of research focus in computer vision, and has been widely used in many applications including image retrieval, object recognition, image segmentation, and etc. However, the accuracy of salient object detection model remains a challenge. Accordingly, a hierarchical salient object detection model is presented in this paper. In order to accurately interpret object saliency in image, we propose to investigate distinctive features from a global perspective. Image contrast and color distribution are calculated to generate saliency maps respectively, which are then fused using the principal component analysis. Compared with state-of-the-art models, the proposed model can accurately detect the salient object which conform with the human visual principle. The experimental results from the MSRA database validate the effectiveness of our proposed model.     

基于背景学习的显著物体检测

目的 显著物体检测的目标是提取给定图像中最能吸引人注意的物体或区域,在物体识别、图像显示、物体分割、目标检测等诸多计算机视觉领域中都有广泛应用。已有的基于局部或者全局对比度的显著物体检测方法在处理内容复杂的图像时,容易造成检测失败,其主要原因可以总结为对比度参考区域设置的不合理。为提高显著物体检测的完整性,提出背景驱动的显著物体检测算法,在显著值估计和优化中充分利用背景先验。方法 首先采用卷积神经网络学习图像的背景分布,然后从得到的背景图中分割出背景区域作为对比度计算参考区域来估计区域显著值。最后,为提高区域显著值的一致性,采用基于增强图模型的优化实现区域显著值的扩散,即在传统k-正则图局部连接的基础上,添加与虚拟节点之间的先验连接和背景区域节点之间的非局部连接,实现背景先验信息的嵌入。结果 在公开的ASD、SED、SOD和THUS-10000数据库上进行实验验证,并与9种流行的算法进行对比。本文算法在4个数据库上的平均准确率、查全率、F-measure和MAE指标分别为0.873 6、0.795 2、0.844 1和0.112 2,均优于当前流行的算法。结论 以背景区域作为对比度计算参考区域可以明显提高前景区域的显著值。卷积神经网络可以有效学习图像的背景分布并分割出背景区域。基于增强图模型的优化可以进一步实现显著值在前景和背景区域的扩散,提高区域显著值的一致性,并抑制背景区域的显著性响应。实验结果表明,本文算法能够准确、完整地检测图像的显著区域,适用于复杂图像的显著物体检测或物体分割应用。     

基于SIFT特征匹配与K-均值聚类的运动目标检测

运动摄像机情况下的运动目标检测是视频监控中的难点和热点问题。为了能够有效地检测出运动目标,根据视频中背景与运动目标的速度不同这一特点,提出了一个基于尺寸不变特征变换(SIFT)和K-均值聚类的运动目标检测方法。首先提取视频中相邻两帧图像的SIFT特征点并进行匹配,并计算匹配特征点的运动速度,最后将运动目标和背景上的SIFT特征点K-均值聚类分析,在单运动目标、多运动目标和带有摄像头旋转情况下做了实验。实验结果表明,提出的目标检测算法能够在运动背景下较好地检测到目标并保留稳定的目标局部特征,对于摄像机运动、摄像机旋转、亮度变化等影响因素具有较强的适应能力。