图像认知中的遮挡影响分析及建模

The task of object detection and recognition in image with complex scene is a difficult problem in computer vision. Occlusion is a widespread phenomenon in a complex scene image, meanwhile the core issues of autopilot practical visual navigation, public safety video surveillance and variety of other practical problem.The influence of occlusion on the image recognition and the cognitive model with anti-blocking ability directly related to the practical application of computer vision, so it's a scientific problem to be solved urgently. In this research, we focus on the image recognition of the phenomenon, including two aspects: 1. Analysing the effectiveness of occlusion to human vision, and extracting the occlusion influence on the image recognition to put forward quantitative criteria of the influence; 2. Proposing a quantitative occlusion image library of typical objects. This research will provide fundamental support to the research on object detection and recognition in complex scenes.

复杂场景图像中的目标检测、识别是计算机视觉的一个难题，遮挡是复杂场景图像中一个普遍存在的现象，也是视觉导航、公共安全视频监控等实际应用无法回避的核心问题，遮挡对图像认知的影响规律及具有抗遮挡能力的认知模型直接关系到计算机视觉的实际应用，是一个迫切需要解决的科学问题。本研究针对图像认知中的遮挡现象展开深入的研究，包括两方面：（1）利用眼动仪对人类视觉的抗遮挡特性分析，提取遮挡对图像认知的影响规律，提出影响程度量化标准；（2）建立一个可定量遮挡属性的典型物体图像库。为复杂场景中的抗遮挡目标检测、识别研究提供基础支撑。

复杂场景图像中的目标检测、识别是计算机视觉的一个难题，遮挡是复杂场景图像中一个普遍存在的现象，也是视觉导航、公共安全视频监控等实际应用无法回避的核心问题，遮挡对图像认知的影响规律及具有抗遮挡能力的认知模型直接关系到计算机视觉的实际应用。. 本研究针对图像认知中的遮挡现象进行了研究，研究内容包括两方面：（1）利用眼动仪对人类视觉的抗遮挡特性分析，提取了遮挡对图像认知、识别过程的影响规律，通过对注视区域、热图、轨迹等眼动特征建立函数模型，提出影响程度量化标准；（2）建立了一个可定量遮挡属性的典型物体图像库，对图像标注了遮挡部件、遮挡面积、遮挡关系、遮挡复杂度等遮挡指标，较为完整的包含了与遮挡相关的图像内部因素，为复杂场景中的抗遮挡目标检测、识别研究提供基础支撑。. 在此基础上，本研究还利用提出的复杂度计算方法以及遮挡图像库，对主流物体检测算法进行了抗遮挡性能测试，并给出了改进分析。