一种基于分层感知的目标检索方法

摘要

本发明涉及一种基于分层感知的目标检索方法，首先，在待检索视频的单帧图像中匹配被检索目标：通过布设“搜索粒子群”，寻找与待检索目标相似度度量高于一定值的粒子，这些粒子所在区域就是目标的大致位置，实现了低分辨率的目标感知；通过布设“聚焦粒子群”，进行多尺度、多邻域的粒子相似度匹配，得到目标的精确匹配位置。然后，综合被检索视频中多帧图像的匹配结果，确定待检索目标是否出现在被检索视频中。本发明可实现在视频片段或单帧图像中定位被检索目标，可以有效消除因视角、形变、尺度、色彩分布等造成的目标定位不准，可以在不进行视频目标前景/背景检测的前提下，从视频的第一帧开始进行目标检索和定位。

主权项

一种基于分层感知的目标检索方法，其特征在于实现步骤如下：步骤(1)将待检索目标归一化后用直方图分布进行描述；步骤(2)构造被检索视频单帧图像的空间闭包椭圆镞区域，定义为搜索粒子群，用直方图分布描述粒子，寻找与待检索目标相似度度量高于一定值的粒子，这些粒子所在区域就是目标可能处于的大致位置，实现了低分辨率的目标感知；步骤(3)通过在上述目标的大致位置附近随机生成2W个多尺度、多邻域椭圆镞区域，定义为聚焦粒子群，用直方图分布描述粒子，进行多尺度、多邻域的粒子相似度匹配，得到目标在被检索视频的单帧图像中的精确匹配位置，实现高分辨率的目标定位；步骤(4)综合被检索视频中多帧图像的匹配结果，确定待检索目标是否出现在被检索视频中，并给出匹配度的可视化灰色定性描述图；所述步骤(2)具体实现步骤如下：步骤(2.1)布设搜索粒子群，所述搜索粒子群布设如下：在第i帧图像P_i中均匀选择N₁个点作为“基本粒子群”S_i¹＝{s_ij¹,j＝1,...,N₁}的中心，粒子长轴半长H_x均相等、短轴半长H_y均相等，H_x和H_y取满足如下两个条件的最小值：(a)粒子所在椭圆镞为P_i的闭包，即满足(b)粒子两两重合度不小于10％，即j≠k；再在P_i中设置粒子群S_i¹的翻转粒子群S_i²＝{s_ij²,j＝1,...,N₁}，使得s_ij²与s_ij¹中心重合，s_ij²的长轴半长H_x'等于s_ij¹的短轴半长H_y、s_ij²的短轴半长H_y'等于s_ij¹的长轴半长H_x，S_i¹∪S_i²组成了搜索粒子群；步骤(2.2)在搜索粒子群中，通过计算两个粒子分布之间的相似性度量，寻找与待检索目标相似度度量高于某个设定值的粒子，两个粒子分布p＝{p^(v)}_v＝1,...,m和q＝{q^(v)}_v＝1,...,m之间的相似性度量为如下的Bhattacharyya系数：$\rho [p,q]=\underset{v=1}{\overset{m}{\Sigma }}\sqrt{p^{\left(v\right)}{q}^{\left(v\right)}}---\left(2\right)$步骤(2.3)记录下相似度高于设定值的粒子信息，这些粒子所在区域就是目标可能处于的大致位置，这些区域的并集就是步骤(3)需考虑的搜索范围，其它区域不再进行搜索。