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1、物體和場(chǎng)景識(shí)別在基于內(nèi)容的圖像檢索,自主機(jī)器人導(dǎo)航,醫(yī)學(xué)圖像分類等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。本文從近些年視覺(jué)認(rèn)知的主要進(jìn)展出發(fā),對(duì)認(rèn)知中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探索,力圖進(jìn)一步提升認(rèn)知準(zhǔn)確率。
經(jīng)典的物體、場(chǎng)景識(shí)別可以分為特征描述和特征判別兩個(gè)部分,前者力圖得到關(guān)于物體的最具判別意義的表達(dá),而后者通過(guò)對(duì)訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí),得到不同類別判決函數(shù)的計(jì)算模型。同樣,這一框架也適用與視頻目標(biāo)的自組織識(shí)別。然而,視頻目標(biāo)具有其獨(dú)特特性與挑戰(zhàn):
◇
2、視頻中目標(biāo)特性往往經(jīng)歷長(zhǎng)期漸變的過(guò)程,故而其特征也必然經(jīng)歷這一變化過(guò)程。這就要求對(duì)于特征有效性的分析必然是一個(gè)遞進(jìn)的過(guò)程。
◇視頻中目標(biāo)往往伴隨場(chǎng)景出現(xiàn),即目標(biāo)和背景具有很強(qiáng)的相關(guān)性。如何利用這一相關(guān)性,提高識(shí)別性能,也是面臨的挑戰(zhàn)之一。
然而現(xiàn)有物體識(shí)別方法性能與人類相比仍然有著巨大的差距,研究表并沒(méi)有證據(jù)表明人類模式識(shí)別的算法比標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)越,并且人類并沒(méi)有過(guò)多依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的量的大小,故而影響人類認(rèn)知精度
3、的關(guān)鍵可能在于特征的選擇。事實(shí)上,相對(duì)于特征判別的學(xué)習(xí)方法,特征描述在物體識(shí)別的性能中起著更加重要的作用。為此,研究重點(diǎn)之一集中在如何有效描述視頻中目標(biāo)特征這一問(wèn)題上。一方面,目標(biāo)特性的漸變要求建立目標(biāo)特征的在線評(píng)價(jià)機(jī)制:特定特征可能僅僅在特定時(shí)間段內(nèi)有效;另一方面,目標(biāo)與場(chǎng)景的相關(guān)性,可以通過(guò)場(chǎng)景全局特征與目標(biāo)局部特征的混合表達(dá)實(shí)現(xiàn)。
研究以詞袋模型為起點(diǎn),將高維特征視為一維特征的疊加,進(jìn)一步將一維特征視為未知概率分布的觀測(cè)
4、。故此,特征有效性的在線評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為概率密度的在線估計(jì)和比較問(wèn)題。借鑒了蒙特卡洛方法的思想,實(shí)驗(yàn)采用混合高斯模型逼近該概率分布,以KL距離為主要度量方式,從互信息的角度將特征遞推的認(rèn)知過(guò)程分析分為特征的魯棒性分析和對(duì)決策結(jié)果的影響分析,初步探索了在線特征評(píng)價(jià)模型。
在特征評(píng)價(jià)機(jī)制的基礎(chǔ)之上,研究過(guò)程中,仔細(xì)對(duì)比和分析不同特征描述模型的優(yōu)缺點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于混合表達(dá)的視覺(jué)認(rèn)知模型。該模型分別對(duì)場(chǎng)景全局特征和目標(biāo)的局部特性表達(dá)進(jìn)行了融合
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