[发明专利]一种基于显著性检测的商品目标快速检索方法

摘要

本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种基于显著性检测的商品目标快速检索方法。由于大多数商品目标在商品图像中是比较显眼的，显著性检测可以预测图像中显著区域的位置。本发明提出的方法利用显著性检测得到的显著区域去过滤使用Selective Search提取到的初始候选框，并保留与显著区域有较高重叠率的候选框，最终利用显著区域和保留下来的候选框作为显著候选框来定位商品图片中的目标并提取相应的特征。这种方法一方面可以减少候选框的数量，提高检索效率；另一方面，显著候选框可以准确定位到目标，使得提取到的目标特征更加准确，进而提高检索精度。

主权项

1.一种基于显著性检测的商品目标快速检索方法，其特征主要在于离线处理数据集阶段；离线处理数据集阶段，首先利用显著性目标检测网络处理数据集中的图像得到相应的显著图，再对显著图优化处理，得到清晰的显著区域；在进行显著性检测的同时，也对数据集图片用Selective Search方法获取图片中的候选框；然后利用显著区域筛选Selective Search提取到的候选框，保留与显著区域重叠率大的候选框；被保留的候选框和显著区域统称为显著候选框；最后提取并保存显著候选框的卷积最大响应MAC特征；具体步骤如下：步骤(1)，给定数据集，对数据集中的图片利用显著性检测网络进行显著性检测，得到图片的显著图；步骤(2)，对显著图求像素平均值，对显著图中低于平均值的像素值置为0，高于平均值的像素值置为255，得到二值化图像；步骤(3)，对步骤(1.2)得到的二值化图像求最大联通区域；步骤(4)，计算最大联通区域和原始图像的重叠率，如果最大联通区域与原始图像重叠率小于0.5，则保留此最大联通区域作为显著区域，否则，对步骤(1.1)得到的显著图进行显著性检测，并重复步骤(1.2)到步骤(1.4)，直到得到作为显著区域的最大联通区域；步骤(5)，对数据集中的图片使用Selective Search方法提取初始候选框；步骤(6)，使用显著区域去选步骤(1.5)得到的初始候选框，保留与显著区域有重叠的候选框，具体重叠率根据需求而定；保留的候选框和显著区域统称为显著候选框，最终提取显著候选框的MAC特征并保存。