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基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取
基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取
摘要：红外人体图像在监控、安防等领域有着广泛应用，提取出人体图像中的兴趣区域对于实现智能化分析具有重要意义。本文提出了一种基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取方法，通过模拟人脑视觉注意机制的方式，将注意力集中在人体关键部位，提高了兴趣区域的提取准确度和效率。
关键词：红外人体图像；视觉注意力模型；兴趣区域提取。
一、引言
红外人体图像又称近红外图像，是利用近红外光线对人体进行成像的一种技术。与普通照相机不同的是，红外照相机可以在黑暗或低光条件下进行成像。在监控、安防等领域，红外监控技术被广泛应用，用于人员检测、行为分析等任务。提取出图像中的兴趣区域对于实现智能化分析和提高安全性具有重要意义。
传统的红外人体图像兴趣区域提取方法通常基于特征点检测、背景差分等技术，但存在以下问题：1.精度不高；2.算法复杂度高；3.无法处理多目标问题。针对以上问题，本文提出了一种基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取方法，通过模拟人脑视觉注意机制的方式，提高了兴趣区域的提取准确度和效率。
二、相关工作
2.1特征点检测法
特征点检测法是指在图像中寻找具有无法被邻域像素所代替的特征点，用于描述和区分不同的目标，如Harris算法、SIFT算法、SURF算法等。但该方法对光照、遮挡等因素敏感，对人像特征提取效果不理想。
2.2非监督学习法
非监督学习法常用的代表算法是k-means算法，该算法通过聚类的方式确定兴趣区域。但k-means算法会受到初始化产生的随机性、聚类数目的选择等问题的影响，结果不稳定。
2.3基于背景差分法
背景差分法也常用于红外人体图像的兴趣区域提取，该方法首先获取背景图像，然后将当前帧与背景图像做差分，得到热点区域。但该方法的前提是场景中只有一个运动目标，无法处理多目标问题。
三、基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取方法
3.1视觉注意力模型
视觉注意力模型是指模仿人脑视觉系统，在复杂场景的干扰下，集中注意力在重要区域进行感知和处理的一种机制。在视觉注意力模型中，会根据场景中不同区域的显著度给予不同程度的注意，提高目标的检测和识别准确率。
3.2基于视觉注意力模型的兴趣区域提取算法
本文提出的基于视觉注意力模型的兴趣区域提取算法包括以下步骤：
（1）图像预处理：将原始红外图像进行预处理，包括灰度化、平滑滤波、边缘检测等操作，得到处理后的图像。
（2）特征提取：通过卷积神经网络（CNN）等方法提取出图像的特征，用于后续的显著区域检测和兴趣区域提取。
（3）显著区域检测：利用显著性目标检测方法，检测出图像中最具显著性的区域，作为后续兴趣区域提取的候选区域。
（4）兴趣区域提取：基于视觉注意力模型，对候选区域进行过滤和加权，将注意力集中在人体的关键部位，如头部、手臂等区域，得到最终的兴趣区域。
3.3实验结果与分析
本文提出的基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取方法，对常见的人体红外图像进行了实验验证，结果表明本方法可以有效地提高兴趣区域提取的准确率和效率。与传统的特征点检测法、非监督学习法和基于背景差分法相比，本方法在多目标检测和光照变化等情况下具有更好的鲁棒性和稳定性。
四、总结
本文提出了一种基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取方法，通过模拟人脑视觉注意机制的方式，将注意力集中在人体关键部位，提高了兴趣区域的提取准确度和效率。实验结果表明该方法可以有效地应用于红外人体图像的分析和识别等任务中。未来研究可进一步探究如何结合传感器信息、语义目标检测等方法，提高红外人体图像分析的水平和效率。