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题名面向目标检测的多尺度运动注意力融合算法研究
被引量：2
- 1
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作者
刘龙
孙强
宋琦军
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机构
西安理工大学自动化学院
北京邮电大学信息与通信工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期1133-1138,共6页
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基金
国家自然科学基金(61001140)
陕西省教育厅产业化培育项目(2012JC19)
西安市技术转移促进工程重大项目(CX12166)资助课题
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文摘
运动目标检测是视频分析领域的关键技术之一,针对目前全局运动场景下目标检测算法的局限性,该文提出一种多尺度运动注意力融合的目标检测算法,为目标检测问题提供了新思路。该算法通过时-空滤波去除运动矢量场噪声,根据运动注意力形成机理定义运动注意力模型;为提高注意力计算的准确性,定义了目标像素块的测度公式,采用D-S证据理论对多尺度空间运动注意力进行决策融合,最终获取运动目标区域位置。多个不同高清视频序列的测试结果表明,该文算法在全局运动场景中能准确对目标进行检测定位,从而有效克服了现有算法的局限性。
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关键词
目标检测
运动注意力
融合
全局运动场景
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Keywords
Target detection
Motion attention
Fusion
Global motion scene
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于视觉注意力计算的运动目标检测方法研究
被引量：1
- 2
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作者
刘龙
樊波阳
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机构
西安理工大学自动化与信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第14期158-164,共7页
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基金
西安市技术转移促进工程重大项目(No.CX12166)
国家自然科学基金(No.61001140)
陕西省教育厅产业化培育项目(No.2012JC19)
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文摘
为了更准确地在全局运动视频场景中检测运动目标,提出了一种基于运动注意力和粒子滤波自底向上和自顶向下相结合的运动目标检测方法。基于多尺度可变块运动估计估计运动矢量场(Motion Vector Filed,MVF),构建运动注意力模型,得到运动注意力显著图,继而得到运动注意力的初始分布;采用自顶向下的基于目标颜色信息的粒子滤波算法,调整运动注意力的分布状况;使注意力集中到待测目标上,并提取出待测运动目标。实验结果表明,该方法在全局运动场景中能更加准确地检测目标。
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关键词
运动注意力
粒子滤波
自底向上和自顶向下
全局运动场景
目标检测
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Keywords
motion attention
particle filter
bottom-up and top-down
global motion scene
target detection
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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