视觉注意机制下的粒子窗快速目标检测

作者：徐超; 高敏; 杨锁昌; 方丹; 卢志才

来源：光学精密工程, 2015, 23(11): 3227-3237.

• 目标检测
• 视觉注意机制
• 图像签名
• 粒子窗
• 多级分类器

针对传统滑动窗目标检测方法需要在全图像范围内穷举搜索的缺点,提出了一种基于视觉注意机制的粒子窗检测方法,旨在保持较高检测精度的同时减少计算量。该方法将目标显著性作为先验知识引入搜索过程,采用"图像签名"方法生成显著图,然后通过阈值门限提取出包含有目标真实位置的局部区域。利用蒙特卡洛采样在显著目标对应的图像范围内均匀生成粒子窗,并依据分类器的响应对粒子进行重采样,以凸显真实目标区域、避免滑动窗方法对搜索步长的依赖。建立了Adaboost+类Harr特征(HLF)和支持向量机(SVM)+方向梯度直方图(HOG)的多级分类器结构,前级分类器用于大范围目标的快速筛选,后级分类器用于小范围目标的精确定位。将本文目标检测模型与传统滑动窗法和粒子窗法进行了比较,结果表明本文方法的受试者工作特征曲线(ROC)包含的面积更大,耗时仅为滑动窗法的1/3到1/4,粒子窗法的1/2,在保持较高检测精度的条件下显著提升了检测速度,实现了快速准确的目标检测。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学