【摘 要】
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近几年人工智能技术在互联网领域迅速崛起,计算机视觉作为其关键技术更是成为热门研究话题。在计算机视觉领域中,无论是视频目标跟踪,或是人脸识别,还是图像分类等研究,方法
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近几年人工智能技术在互联网领域迅速崛起,计算机视觉作为其关键技术更是成为热门研究话题。在计算机视觉领域中,无论是视频目标跟踪,或是人脸识别,还是图像分类等研究,方法实现的本质都是图像匹配。虽然现已经有一些有效的图像匹配方法,但由于图像在处理时会出现即时性的变形、遮挡、光照变化等问题,不仅影响了目标的辨识度,还会影响相应算法的最终效果。本文针对上述问题,提出了一种基于能量感知的自适应调整图像匹配策略。通过分析图像中目标与背景的能量分布,自动调整能量分布不均匀的图像,从而减少背景对目标的影响,使目标更加辨识度更高。首先,对于每一帧,选择一种显著性策略对给定的边界框计算显著性映射,本文选取的显著性策略为GLGOV(Gestalt Laws Guided Optimization and Visual Attention)方法;其次,根据显著图生成一个全局二值图,以便对输入图像精准的分割前景和背景;在得到二值图后,分析出前景与背景之间的能量分布,从而确定图像是否能量分布平衡;若目标与背景之间的能量分布不平衡,会采用能量自适应策略,增强目标的精准区域,与此同时抑制其余背景信息,以达到图像能量平衡状态。至此,目标与背景之间的分辨更加清晰。为了对上述方法的有效性和泛化性能进行验证,本文将该策略应用在计算机视觉领域中的三类典型研究问题上:视频目标跟踪、细粒度图像分类和人脸识别。根据研究问题的不同,分别在OTB2013、OTB2015、Caltech-UCSD Birds-200和ORL权威数据集中进行测试,并与对应研究领域的经典方法进行比较。在数据集中的测试结果表明,本文提出的策略不仅显著地提高了低能量目标的图像匹配效果,并且能够同时在像素级的空间域上和特征级的变换域上证明其有效性。
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