圖像視覺屬性應(yīng)用研究綜述

寧建紅

【摘 要】視覺屬性作為圖像表示的中間層，具有人類可理解的語義特征，同時(shí)比圖像底層特征存儲(chǔ)方便，簡潔高效，能夠?qū)崿F(xiàn)跨類識(shí)別。本文介紹了屬性的定義及分類，討論了屬性預(yù)測(cè)方法，并對(duì)圖像視覺屬性應(yīng)用的領(lǐng)域進(jìn)行了探討，分析了在各個(gè)應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)及不足。最后對(duì)視覺屬性的發(fā)展前景進(jìn)行了展望。

【關(guān)鍵詞】視覺屬性；屬性分類；屬性預(yù)測(cè)；應(yīng)用

1.引言

圖像可以用屬性進(jìn)行語義描述，屬性可以表示圖像中對(duì)象是否存在，它可以描述對(duì)象的顏色、形狀、材質(zhì)、部件、類別及功能，也可以表示場(chǎng)景的類別以及上下文信息等。如斑馬是黑白相間、有條紋的動(dòng)物，這里使用了顏色、紋理屬性，飛機(jī)可以用有機(jī)翼、 輪子、 發(fā)動(dòng)機(jī)等部件屬性進(jìn)行描述，也可以用是金屬的、能夠飛行的材質(zhì)屬性和功能屬性進(jìn)行描述。 近年來，屬性被廣泛地應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺問題研究，如對(duì)象識(shí)別[1-3]、人臉識(shí)別[4]、場(chǎng)景識(shí)別[5]、視頻中的行為識(shí)別[6]、服裝的風(fēng)格識(shí)別[7-8]、細(xì)粒度圖像識(shí)別等問題。屬性已經(jīng)成為搭建圖像底層特征到高層語義的橋梁，并且展示了自己獨(dú)特功能。

2.屬性定義及分類

2.1二值視覺屬性

視覺屬性的值可以是離散的，或者連續(xù)的。大部分研究者為了使用屬性進(jìn)行分類，把屬性的值定義為存在或不存在兩種選擇，稱之為二值視覺屬性，即每個(gè)屬性的取值范圍只有1或者0。如Farhadi[1]用二值屬性描述動(dòng)物山羊，有角、有四條腿、有頭、有毛，用二值屬性描述對(duì)象的構(gòu)成、形狀、材質(zhì)等信息，建了APascal-aYahoo dataset，收集了15339幅圖像，32個(gè)類別，64個(gè)二值屬性 ，Lampert建立了Animal with Attribute dataset，收集了30000幅動(dòng)物圖像，50個(gè)類別，85個(gè)二值屬性。Patterson and Hay建立了The Sun Attribute dataset，包含了14340幅圖像，717類別，102個(gè)二值屬性。

2.2相對(duì)視覺屬性

從人類的認(rèn)知角度出發(fā)，認(rèn)識(shí)和理解事物有時(shí)并不能從存在或不存在的角度去區(qū)分，有時(shí)需要運(yùn)用比較的方法去區(qū)分。Parikh和Grauman最先提出了相對(duì)視覺屬性，相對(duì)視覺屬性是指和其他圖像相比，圖像中某個(gè)屬性的強(qiáng)度或優(yōu)勢(shì)。如一幅圖像開始不能確定人是否有微笑這個(gè)屬性。和不同的圖像比較，比A圖像微笑程度弱，比B圖像微笑程度強(qiáng)。如果只用二值屬性來表示，就無法表示。因?yàn)檫@個(gè)屬性表示一種程度。相對(duì)屬性將屬性的取值范圍擴(kuò)大，從（0，1）變成（?∞，+∞）。相對(duì)屬性的重要作用在于對(duì)樣本中同一屬性的屬性值相對(duì)關(guān)系進(jìn)行比較，確定排序關(guān)系。Parikh和Grauman提出通過對(duì)每個(gè)屬性學(xué)習(xí)排序函數(shù)的方法，給每對(duì)樣本給出相對(duì)相似性約束。但是對(duì)于不同的屬性，不同的屬性值，不具備可比性。

3.屬性預(yù)測(cè)

屬性作為圖像的中間層表示，在計(jì)算機(jī)視覺的各個(gè)領(lǐng)域中發(fā)揮了非常重要的作用。因此提取圖像底層特征構(gòu)建屬性分類器，進(jìn)行屬性預(yù)測(cè)是一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)。Lampert提出了直接屬性預(yù)測(cè)模型DAP（Direct attribute prediction）和間接屬性預(yù)測(cè)模型IAP（Indict attribute prediction） 。DAP模型建立了固定的類別-屬性關(guān)系，通過樣本與類別間的訓(xùn)練，蘊(yùn)含了對(duì)屬性值的訓(xùn)練，從而取得了相關(guān)分類器參數(shù)。在測(cè)試階段，測(cè)試樣本的屬性值可直接獲取，從而可以推知樣本所屬的類別，這個(gè)類別也可以是一種訓(xùn)練階段未見樣本的類別。IAP模型通過訓(xùn)練樣本獲得每類的概率，其次獲得這些類別與屬性間的依賴關(guān)系。Wang[3]提出了條件隨機(jī)場(chǎng)模型的屬性預(yù)測(cè)方法，Yu[14]提出了概率主題模型，Scheirer將屬性分類器輸出轉(zhuǎn)化成基于極值理論的可能性估計(jì)問題。Parikh and Grauman進(jìn)行了相對(duì)屬性預(yù)測(cè)。

4.視覺屬性應(yīng)用

4.1對(duì)象識(shí)別

2009年，F(xiàn)arhadi[1]提出用屬性來描述對(duì)象，屬性可以是對(duì)象的組成部分，可以是形狀，也可以是材質(zhì)，并且指明屬性具有區(qū)別對(duì)象類的作用，使用了1000個(gè)具有類區(qū)分能力的屬性。提取圖像底層特征用線性SVM分類器對(duì)屬性分類器進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，再通過圖像的屬性中間層表示進(jìn)行圖像分類，對(duì)象的屬性表示不僅能夠識(shí)別對(duì)象類，而且還可以形成新的對(duì)象類。同年，Lampert也提出用屬性表示對(duì)象，研究了訓(xùn)練類和測(cè)試類不相交的情況下，用屬性表示圖像，缺少訓(xùn)練集圖像的情況下，依然能夠識(shí)別新的對(duì)象類。并提出了DAP和IAP兩個(gè)屬性預(yù)測(cè)模型。不同的類別間可以共享屬性，屬性的特殊性使得它在轉(zhuǎn)換學(xué)習(xí)或零命中學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了比較廣泛的應(yīng)用。

4.2人臉識(shí)別

Kumar et al.[4]使用了兩種分類器：屬性分類器和Simile分類器。用年齡、性別、頭發(fā)顏色等視覺屬性表示人臉，采用人工標(biāo)注的人臉圖像學(xué)習(xí)分類器構(gòu)建屬性模型，然后用屬性分類器輸出的屬性值構(gòu)建人臉表示。Simile分類器采用某個(gè)具體的人臉區(qū)域作為正例定義屬性，屬性值代表了其它人臉的對(duì)應(yīng)區(qū)域與它的相似程度。提出的這兩種分類器加速了自然條件下人臉識(shí)別的性能，在LFW （Labeled Faces in the Wild）數(shù)據(jù)集上取得了較好的識(shí)別效果。

4.3場(chǎng)景識(shí)別

場(chǎng)景識(shí)別的目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠從人類的認(rèn)知角度來理解圖像的場(chǎng)景語義信息，有效辨別圖像場(chǎng)景類內(nèi)差異性和場(chǎng)景類間相似性。Vogel and Schiele[5]對(duì)本地圖像區(qū)域進(jìn)行語義屬性描述，如一幅圖像可以描述成水、巖石、植物等。圖像可以用這些區(qū)域語義屬性出現(xiàn)的概率來表示，并把它運(yùn)用到圖像的場(chǎng)景分類和檢索中。

4.4行為識(shí)別

Liu J G et al.[6]用屬性來描述人類的各種動(dòng)作，首先人為設(shè)定動(dòng)作的一些屬性，作為潛在變量，同時(shí)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)屬性，用信息論的方法從訓(xùn)練集推導(dǎo)出這些屬性。建立了潛在SVM模型，潛在變量表示每一個(gè)行為類的每一個(gè)屬性的重要程度，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)屬性擴(kuò)展了人為設(shè)定屬性的范圍，提高了動(dòng)作識(shí)別的精確性。endprint

5.結(jié)束語

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代，在對(duì)存儲(chǔ)和計(jì)算要求較高的情況下，如大規(guī)模的圖像檢索和移動(dòng)平臺(tái)上的圖像檢索，基于視覺屬性的中層圖像表示往往比基于視覺底層特征的圖像表示更簡潔高效。視覺屬性表達(dá)了人類可理解的語義特征，有助于將以往學(xué)習(xí)到的屬性知識(shí)遷移到新的對(duì)象或類別上，從而減少對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求。同時(shí)視覺屬性有利于人機(jī)進(jìn)行交互。目前，視覺屬性已經(jīng)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺的各個(gè)領(lǐng)域，并且會(huì)在更多的領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

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