基于背景约束机制的目标识别方法及图像语义抽取

多数图像目标识别过程只对主要目标物进行提取,再分类识别,造成图像背景信息丢失,为此提出一种背景约束机制(background restraint mechanism)下的目标识别方法。通过视觉注意模型分别提取图像的前景目标物和背景信息,实现图像的前景目标物与背景分离,通过对背景图像信息的提取识别形成对前景目标物的概率约束。将此约束机制引入分类器中形成一种BRM_GAM(background-restraint-mechanism_Gaussian ARTMAP)分类模型,对前景目标物进行分类识别。实验结果表明,该方法有较好识别效率和时效性,符合人类认知。此外,提出一种利用GAM模型提取图像语义字典直方图,进行图像语义抽取的方法。