基于相关视觉关键词的图像自动标注方法研究

图像自动标注是计算机视觉与模式识别等领域中的重要问题.针对现有模型未对文本关键词的视觉描述形式进行建模,导致标注结果中大量出现与图像视觉内容无关的标注词等问题,提出了基于相关视觉关键词的图像自动标注模型VKRAM.该模型将标注词分为非抽象标注词与抽象标注词.首先建立非抽象标注词的视觉关键词种子,并提出了一个新方法抽取非抽象标注词对应的视觉关键词集合;接着根据抽象关键词的特点,运用提出的基于减区域的算法抽取抽象关键词对应的视觉关键词种子与视觉关键词集合;然后提出一个自适应参数方法与快速求解算法用于确定不同视觉关键词的相似度阈值;最后将上述方法相结合并用于图像自动标注中.该模型能从一定程度上解决标注结果中出现的大量无关标注词问题.实验结果表明,该模型在大多数指标上相比以往模型均有所提高.

基于兴趣点检测的视觉关键词提取新方法研究

基于内容的图像检索的一个突出问题是提取整幅图像的全局特征,而用户通常只关注一幅图像中的局部区域。对于如今海量的数据库,提取图像的全局特征使得数据库的信息量变得非常大。这样,从巨大的图像特征库中查找匹配的图像特征时检索准确率将大大降低。针对用户感兴趣的局部区域,提出视觉关键词的概念。一幅图像用若干个视觉关键词替代,这样一幅图像的特征量将大大减小。视觉关键词是用户感兴趣的图像区域,这样使得检索更加具有针对性。实验结果表明检索准确率有明显提高。

基于多线程串行通讯的机器视觉瓶盖缺陷检测

该文针对串口通讯实时性和系统资源利用不足,结合多线程技术能很好地解决并发多任务问题,提高资源的利用率和系统的整体性能,并以工业机器视觉饮料瓶盖缺陷检测为应用背景,给出了一种基于多线程串行通讯的工业机器视觉饮料瓶盖缺陷检测系统软件的设计方案。该方案实现了PC机与西门子S7-200PLC的串行通讯,给出了瓶盖缺陷检测的设计思路及完整流程。测试结果表明该文的检测软件具有良好的实用性和检测性能。

基于“bag of words”的视频匹配方法

提出了一种利用"bag of words"模型对视频内容进行建模和匹配的方法。通过量化视频帧的局部特征构建视觉关键词(visual words)辞典,将视频的子镜头表示成若干视觉关键词的集合。在此基础上构建基于子镜头的视觉关键词词组的倒排索引,用于视频片段的匹配和检索。这种方法保留了局部特征的显著性及其相对位置关系,而且有效地压缩了视频的表达,加速的视频的匹配和检索过程。实验结果表明,和已有方法相比,基于"bag of words"的视频匹配方法在大视频样本库上获得了更高的检索精度和检索速度。

基于轨迹行为模式特征的视频拷贝检测算法

为了有效地利用视频的时域运动信息来提高视频拷贝检测的精度和鲁棒性,提出一种基于特征点轨迹行为模式的拷贝检测算法.首先从视频连续帧中提取特征点轨迹的行为模式特征,然后采用视觉关键词典技术构造视频的运动特征,最后基于运动特征的相似度进行视频拷贝检测.该算法在TRECVID标准数据集上取得了较高的检测精度.实验分析表明,基于轨迹的运动特征具有较强的描述区分能力,对各种常见的拷贝变化具有鲁棒性.

GPU加速的基于增量式聚类的视频拷贝检测方法

为有效地保护版权,提高大规模视频集的拷贝检测速度,提出一种完全实现在GPU上的基于增量式聚类的拷贝检测方法.对数据库中新增加的视频,首先调用GPU上的硬件解码单元对视频流解码,以实时的速度提取高维SIFT特征点;然后对特征点进行增量K-means聚类,以动态地反映数据库的变化,并根据聚类结果更新视觉关键词词典;再将每帧表示成归一化的词频向量;最后使用基于帧级别词频向量的时空顺序匹配法来判定查询视频是否为数据库中视频的拷贝.实验结果表明,该方法比原有的CPU实现方法整体提速最高达63倍.

利用仿射变换的快速空间关系验证

为了合理利用视觉关键词之间的空间关系,以提高基于视觉关键词的对象检索方法的准确度,提出一种利用仿射变换进行空间关系验证的算法.首先通过视觉关键词仿射协变的空间邻近特征集进行初步空间关系一致性匹配;然后计算对应仿射协变区块的多组可能的仿射变换矩阵,并选择满足区块匹配最多的变换矩阵作为对象与图像之间最终仿射变换矩阵,其中,仅利用一对协变区块来计算自由度为6的仿射变换的算法有效地提高了计算速度和鲁棒性;最后通过计算出的仿射变换矩阵来精确验证对象与图像之间的空间位置关系是否一致.实验结果表明,与现有方法相比,文中算法更鲁棒,能以较低的计算开销显著地提高基于对象的实时图像检索的准确度.

基于多重分割捆绑特征的目标图像检索

针对基于目标的图像检索(OBIR)领域中,传统的视觉关键词方法忽略了局部特征之间的空间关系信息,导致检索准确度不高的问题,提出一种基于多重分割捆绑特征的目标图像检索方法.通过对图像进行多重分割,各分割区块用它所包含的尺度不变特征变换(SIFT)特征集合来描述,生成包含空间关系信息的捆绑特征;根据视觉关键词词库匹配捆绑特征,并提出一种改进的相似性度量方法计算捆绑特征相似度,再将该相似度作为权重融入到视觉关键词方法的向量空间模型中,计算图像相似度并进行排序.结果表明,该方法能够有效利用局部特征之间的空间关系信息,在保证检索效率的同时,显著提高检索准确度.