KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.364-380
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2016
The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.
A color image compression based on saliency map was proposed. The proposed method provides higher quality in saliency blocks on which people's attention focuses, compared with non-saliency blocks on which the attention less focuses at a given bitrate. The proposed method uses 3 different quantization tables according to each block's saliency level. In the experiment using 6 typical images, we compared the proposed method with JPEG and other conventional methods. As the result, it showed that the proposed method (Qup=0.5*Qx) is about 3.1 to 1.2 dB better than JPEG and others in saliency blocks in PSNR at the almost similar bitrate. In the comparison of result images, the proposed one also showed less error than others in saliency blocks.
Visual saliency detection is an essential task because it is an important part of various vision-based applications. There are many techniques for saliency detection in color images. However, the number of methods for saliency detection in infrared images is limited. In this paper, we introduce a simple approach for saliency detection in infrared images based on the thresholding technique. The input image is thresholded into several Boolean maps, and an initial saliency map is calculated as a weighted sum of the created Boolean maps. The initial map is further refined by using thresholding, morphology operation, and a Gaussian filter to produce the final, high-quality saliency map. The experiment showed that the proposed method has high performance when applied to real-life data.
According to much research on cognitive science, the impact of the scene-context on human visual search in real-world images could be as important as the saliency. Therefore, this study proposed a method of Adaptive Control of Thought-Rational (ACT-R) modeling of visual search in real-world images, based on saliency and scene-context. The modeling method was developed by using the utility system of ACT-R to describe influences of saliency and scene-context in real-world images. Then, the validation of the model was performed, by comparing the data of the model and eye-tracking data from experiments in simple task in which subjects search some targets in indoor bedroom images. Results show that model data was quite well fit with eye-tracking data. In conclusion, the method of modeling human visual search proposed in this study should be used, in order to provide an accurate model of human performance in visual search tasks in real-world images.
Visual saliency detection is an important part in various vision-based applications. There are a myriad of techniques for saliency detection in color images. However, the number of methods for saliency detection in infrared images is inadequate. In this paper, we introduce a simple approach for pedestrian identification in infrared images using saliency. The input image is thresholded into several Boolean maps, an initial saliency map is then calculated as a weighted sum of created Boolean maps. The initial map is further refined by using thresholding, morphology operation, and Gaussian filter to produce the final, high-quality saliency map. The experiment showed that the proposed method produced high performance results when applied to real-life data.
딥페이크(Deepfake)란 다양한 인공지능 기술을 활용해 진짜와 같은 가짜를 만드는 영상 합성기술로, 가짜 뉴스 생성, 사기, 악의적인 도용 등에 활용되어 개인과 사회에게 심각한 혼란을 유발시키고 있다. 사회적 문제방지를 위해, 딥페이크로 생성된 이미지를 정교하게 분석하고 탐지하는 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 딥페이크로 생성된 가짜 이미지와 진짜 이미지에서 Saliency 특징을 각각 추출하고 분석하여 합성 후보 영역을 검출하며, 추출된 특징들을 중점으로 학습하여 최종적으로 딥페이크 이미지 탐지 모델을 구축하였다. 제안된 Saliency 기반의 딥페이크 탐지 모델은 합성된 이미지, 동영상 등의 딥페이크 검출 상황에서 공통적으로 사용될 수 있으며, 다양한 비교실험을 통해 본 논문의 제안 방법이 효과적임을 보였다.
본 논문에서는 인간 인지 기반 비디오 코딩을 위한 비디오 처리 방법을 개발한다. 제안하는 방법은 율-왜곡(rate-distortion) 최적화의 영향뿐만 아니라 제한적인 시, 공간 해상도, 지역적인 움직임 이력(history), visual saliency에 의한 인간 시각 인지를 고려한다. 이러한 인간의 인지적인 효과들을 고려하기 위하여 본 논문에서는 움직임 패턴을 모델링하고 Hedge 알고리듬을 사용하여 움직임 패턴을 결정하는 기법을 개발한다. 그 다음, 제안한 움직임 패턴과 기존의 visual saliency와의 결합을 통하여 인간 시각 인지 모델을 수립한다. 제안된 인간 시각 인지 모델을 구현하기 위하여 기존의 foveation filtering 방법을 확장한다. 시각적 자극이 덜한 지역만을 부드럽게(smoothing)하는 기존의 foveation filtering 기법과 비교하여 제안하는 foveation filtering 기법은 인간 시각 인지 모델에 따라 지역적으로 부드럽게 또는 지역적 특성을 향상시킴으로써, 시각적 자극이 덜한 지역에서 줄여진 대역폭을 효과적으로 시각적 자극이 큰 지역에서 사용하도록 이동 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 전반적인 비디오 화질을 만족할 뿐만 아니라 인간이 인지하는 화질의 품질을 12%~44% 향상시킨다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2287-2312
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2018
Extracting key visual information from images containing natural scene is a challenging task and an important step for the visually impaired to recognize information based on tactile graphics. In this study, a novel method is proposed for extracting salient regions based on global contrast enhancement and saliency cuts in order to improve the process of recognizing images for the visually impaired. To accomplish this, an image enhancement technique is applied to natural scene images, and a saliency map is acquired to measure the color contrast of homogeneous regions against other areas of the image. The saliency maps also help automatic salient region extraction, referred to as saliency cuts, and assist in obtaining a binary mask of high quality. Finally, outer boundaries and inner edges are detected in images with natural scene to identify edges that are visually significant. Experimental results indicate that the method we propose in this paper extracts salient objects effectively and achieves remarkable performance compared to conventional methods. Our method offers benefits in extracting salient objects and generating simple but important edges from images containing natural scene and for providing information to the visually impaired.
This paper presents a novel approach to face detection by localizing faces as the goal-specific saliencies in a scene, using the framework of selective visual attention of a human with a particular goal in mind. The proposed approach aims at achieving human-like robustness as well as efficiency in face detection under large scene variations. The key is to establish how the specific knowledge relevant to the goal interacts with the bottom-up process of external visual stimuli for saliency detection. We propose a direct incorporation of the goal-related knowledge into the specification and/or modification of the internal process of a general bottom-up saliency detection framework. More specifically, prior knowledge of the human face, such as its size, skin color, and shape, is directly set to the window size and color signature for computing the center of difference, as well as to modify the importance weight, as a means of transforming into a goal-specific saliency detection. The experimental evaluation shows that the proposed method reaches a detection rate of 93.4% with a false positive rate of 7.1%, indicating the robustness against a wide variation of scale and rotation.
Object segmentation is a challenging task in image processing and computer vision. In this paper, we present a visual attention based segmentation method to segment small sized interesting objects in natural images. Different from the traditional methods, we first search the region of interest by using our novel saliency-based method, which is mainly based on band-pass filtering, to obtain the appropriate frequency. Secondly, we applied the Gaussian Mixture Model (GMM) to locate the object region. By incorporating the visual attention analysis into object segmentation, our proposed approach is able to narrow the search region for object segmentation, so that the accuracy is increased and the computational complexity is reduced. The experimental results indicate that our proposed approach is efficient for object segmentation in natural images, especially for small objects. Our proposed method significantly outperforms traditional GMM based segmentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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