面向社群圖像的顯著區域檢測方法

梁曄，于劍

近年來，隨著互聯網和信息行業的發展，全球已經進入了大數據時代。同時，數碼設備的普及和社交網站的流行導致了社交圖像爆炸式地增長，已經成為了一種重要的圖像類型。Yahoo的社群圖像分享網站Flickr、社交媒體網站Facebook、Google的社交視頻分享網站、Youtube都是目前最具有代表性的社交網站。以Flickr為例，每分鐘上傳到網站上的圖像超過兩千張，每天上傳到網站上的圖像超過兩百萬張。據統計，社交網站Facebook平均每天新增圖像數量超過1億張，其總數量已經超過1 000億張；Flickr圖像總量超過了60億張；圖像分享移動應用Instagram圖像數量超過10億張。然而，相對于海量的圖像數據，計算資源是有限的，如何對海量的圖像進行有效的管理成了亟待解決的問題。顯著性檢測的相關研究和應用[1]帶來了很好的解決方案。顯著性檢測就是讓計算機模擬人類的視覺注意力機制，對處理的圖像進行自動信息篩選，將有限的資源分配給重要信息，提高處理速度，提升資源利用率。顯著性檢測是多學科交叉的研究領域，涉及心理學、神經科學、生物視覺和計算機視覺等相關領域，有重要的理論價值和實際應用意義，是目前研究的熱點。

本文關注社群圖像的顯著區域檢測問題，目前對此領域的研究不多，主要貢獻有：

1) 提出了基于深度學習的顯著區域檢測方法。該方法針對社群圖像帶有標簽的特點，采取兩條提取線：基于CNN特征的顯著性計算和基于標簽的語義計算。較目前流行的檢測方法，本文的檢測精度有一定的提升。

2) 構建了面向社群圖像的帶有標簽信息的顯著性數據集，新建數據集來自于NUS-WIDE數據集中的多個類，包含多個標簽、圖像前景和背景差異性小，為面向社群圖像的顯著區域檢測方法提供了新的實驗數據。

1 相關工作

在顯著性快速發展的幾十年里，涌現了大量的顯著區域檢測方法。隨著GPU等硬件資源的發展和大規模訓練圖像集的涌現，基于深度神經網絡的顯著區域提取近年來受到廣泛的關注。深度學習可以從大數據中自動學習特征的表示，學習得到的特征能夠刻畫問題內部本質結構，檢測結果比基于人工設計特征的提取方法有較大的提高。伴隨著顯著區域檢測方法的研究，也涌現了多個顯著性數據集。就目前的研究現狀來看，面向社群圖像的顯著區域檢測方法目前的研究不多。

1.1 基于層次和深度結構的顯著區域檢測

已有的研究顯示了層次和深度體系結構對顯著區域檢測建模有重要的作用。文獻[2]提出了層次結構進行顯著區域檢測，減少了小尺寸顯著區域對檢測結果的影響。文獻[3]在檢測顯著區域之前將圖像進行了多尺度分割，形成層次結構，取得了較好的檢測效果。多層次顯著性檢測的優點是考慮了圖像多尺度的特點，解決了單一分割的局限性，從一定程度上考慮了顯著區域大小不一的現象。但是這些工作仍然存在缺陷，在計算顯著性時采用的特征仍是人工設計的特征，并且劃分層次的數量也很難有科學的解釋。

隨著研究的深入，研究人員將深度體系結構應用到顯著區域檢測中。文獻[4]通過無監督的方法學習多個中層的濾波器集合進行局部的顯著性檢測，并且和卷積網絡得到的中層檢測結果進行融合。文獻[5]采用卷積神經網絡得到圖像的多尺度特征，包括局部區域塊、它的鄰域區域塊和整幅圖像，進行顯著區域的檢測。文獻[6]訓練了兩個深度卷積網絡：一個用于檢測局部顯著圖，另一個用于檢測全局顯著圖，然后將兩種顯著圖進行融合。文獻[7]采用全局上下文信息和局部區域信息相融合的方法實現顯著區域檢測。深度學習除了具有層次結構之外，還能自動學習特征，學習到的特征明顯優于人工設計的特征，正因如此，基于深度學習的方法已經在顯著區域檢測中取得了明顯的效果。當然，基于深度學習的檢測方法具有深度學習固有的缺點，比如網絡結構尚且無法做出合理的解釋、參數眾多調節費時等缺點。

1.2 基于標簽語義進行顯著區域提取

標簽的語義雖然在圖像標注領域已經得到了廣泛應用，但是，標簽信息通常和顯著區域檢測任務分開處理，在顯著區域檢測上的應用不多。

和本文工作最相關的是文獻[8]和文獻[9]，均用到了標簽信息。文獻[8]將標簽排序任務和顯著區域檢測任務整合在一起，迭代地進行標簽排序和顯著區域的檢測任務；文獻[9]提出Tag-Saliency模型，通過基于層次的過分割和自動標注技術進行標注。這兩個工作的共同缺點是顯著區域標注效果依賴于區域標注，采用的多示例學習方法不容易泛化；而且，二者均沒有考慮標簽之間的上下文關系。本文的工作和這兩篇文獻不同，是把標簽的語義信息轉化為RCNN特征。由于RCNN技術是基于卷積神經網絡的，所以本文的方法更能改善檢測性能。

1.3 顯著性數據集

從關于顯著性數據集的相關文獻來看，顯著性數據集主要來自于兩個領域：為了顯著性研究而建立的數據集[2-3,10-12]；從圖像分割領域延伸過來的顯著性數據集[13-14]。這些數據集有的以矩形框方式進行顯著區域標注，更多的是以像素級進行顯著區域的標注，還有的通過眼動儀進行視點的標注。然而隨著社群圖像的快速增加，目前針對社群圖像的帶有標簽信息的顯著性數據集研究不多，本文針對此問題構建面向社群圖像的顯著性數據集。

2 基于深度學習的顯著區域檢測

2.1 方法流程

本文提出的基于深度學習的顯著區域檢測方法針對社群圖像帶有標簽的特點，系統框架中采取兩條提取線：基于CNN特征的顯著性計算和基于標簽的語義計算，并將二者的結果進行融合，融合的顯著圖通過全連接的CRF模型進行一致性空間優化，獲得最終顯著圖。主要處理流程如圖1所示。

圖1 系統流程圖Fig. 1 System flow chart

在處理流程中，要解決的重點問題是如何提取圖像的CNN特征、如何計算標簽的語義特征。

2.2 基于CNN特征的顯著性計算

2.2.1 網絡結構

負責CNN特征提取的深度網絡采用Hinton的學生Alex Krizhevsky在2012年ILSVRC競賽中的8層卷積神經網絡[15]，包括5個卷積層、2個全連接層和1個輸出層。網絡結構如圖2所示。網絡的最下面為檢測的圖像，圖像的上面表示要提取特征的區域。

圖2 網絡結構Fig. 2 Network structure

5個卷積層負責多尺度特征的提取，為了實現平移不變性，卷積層后面采用最大池化操作；特征自動學習的特征均包含4 096個元素；第1層全連接層和第2層全連接層后均通過修正線性單元ReLU(rectified linear units)進行非線性映射。修正線性單元ReLU[15]對每個元素進行如下操作：

在輸出層采用softmax回歸模型得出圖像塊是否顯著的概率。

2.2.2 網絡訓練與測試

采用公開的Caffe[16]框架，利用研究工作[15]的網絡參數進行初始化，然后利用來自目標數據集的圖像對參數進行微調。

在圖像中，顯著區域具有獨特性、稀缺性，和鄰域具有明顯差異的特點。受文獻[5]啟發，為了有效地計算顯著性，本文考慮了3種圖像區域塊間的差異：圖像塊和鄰域的差異；圖像塊和圖像邊界的差異；圖像塊和整幅圖像的差異。在利用卷積神經網絡特征提取時，提取了4種區域的特征：1)采樣的矩形區域；2)矩形區域的鄰接區域；3)圖像的邊界區域；4)圖像中去除矩形區域的剩余區域。4種區域的示例圖如圖3所示。

圖3 4種區域示例圖Fig. 3 Four regional cases

圖3 (a)中的黑色區域代表當前區域；圖3(b)中的白色區域代表黑色區域的相鄰區域；圖3(c)中的白色區域代表圖像的邊界區域；圖3(d)中的白色色區域代表去掉黑色區域后的剩余區域。

對訓練集中的每幅圖像，采用滑動窗口方式進行采樣，采樣為51×51的區域塊，采樣步幅為10像素，得到用于網絡訓練的區域塊，并采用和文獻[4]相同的標注方法對采樣區域塊進行標注。如果圖像塊中至少70%的像素在基準二值標注中為顯著，則這個圖像塊被標注為顯著，否則標注為不顯著。

在測試的時候，通過卷積神經網絡提取圖像區域相關的4種特征，然后通過訓練好的模型預測各個區域為顯著區域的概率。

2.3 基于標簽的語義特征計算

圖像的標簽可以分為兩大類：場景標簽和對象標簽。對象為圖像中顯著區域的可能性非常大。基于此，在基于標簽的語義計算中關注對象標簽。

估計一個區域屬于特定對象的概率從一定程度上反映出此區域為顯著區域的可能性。因此，區域屬于特定對象的概率可看作顯著性的先驗知識。

RCNN技術是一種簡單、可擴展的對象檢測方法，基于卷積神經網絡的，在圖像分類、對象檢測和圖像分割等領域取得了優異的性能。本文采用RCNN[17]技術檢測區域屬于對象的概率。

標簽語義特征計算的主要思路為利用RCNN抽取的特征計算每個像素的語義特征。

假設有X個對象檢測子，對于第k個對象檢測子，具體計算過程如下。

1) 選取最可能包含特定對象的N個矩形框；

3) 第k個對象檢測子檢測完畢后，圖像中的像素包含檢測子對象的可能性，如果像素被包含在第i個矩形框里，則，否則。

X個對象檢測子都檢測完畢后，每個像素得到X維特征。X維特征歸一化后表示為，。的每一維代表像素屬于每一類特定對象的概率。

計算得到的基于標簽的語義特征用于輔助顯著性的計算。

2.4 顯著圖和標簽語義圖的融合

假設基于CNN特征的顯著圖為SD，基于RCNN技術檢測到的標簽語義為T，二者融合如下。

式中S表示融合后的顯著圖。

在融合過程中，標簽語義相當于先驗，對顯著值起到加權的作用。

2.5 空間一致性優化

在圖像分割領域，研究人員采用全連接的CRF模型對分割結果進行分割區域和邊緣的平滑。借鑒文獻[20]中的解決方法，本文采用全連接的CRF模型對顯著圖進行空間一致性優化。

能量函數定義如式(4)：

3 帶有標簽信息的顯著性數據集構建

3.1 圖像來源

本文從NUS-WIDE數據集采用如下篩選條件進行圖像的篩選。

1) 顯著區域和整幅圖像的顏色對比度小于0.7；

2) 顯著區域尺寸豐富，要求占整幅圖像的比例覆蓋 10 個等級，[0, 0.1)、[0.1, 0.2)、[0.2, 0.3)、[0.3,0.4)、[0.4, 0.5)、[0.5, 0.6)、[0.6, 0.7)、[0.7, 0.8)、[0.8,0.9)、[0.9, 1]；

3) 至少有10%的圖像中的顯著區域和圖像邊界相連。

最終確定5 429幅圖像作為數據集，來自于38 個文件夾，包括 carvings、castle、cat、cell_phones、chairs、chrysanthemums、classroom、cliff、computers、cooling_tower、coral、cordless cougar、courthouse、cow、coyote、dance、dancing、deer、den、desert、detail、diver、dock、close-up、cloverleaf、cubs、dall,dog、dogs、fish、flag、eagle、elephant、elk、f-16、facade、fawn。

3.2 圖像標注

矩形框級別的標注不能準確地定位對象邊緣，標注結果不精確。本文采用像素級別的二值標注。

選取了5個觀察者進行標注。不同用戶標注結果通常存在不一致的現象。為了減少標注的不一致性，計算每個像素標注的一致性分值。

最后，兩個觀察者使用Adobe Photoshop手動從圖像中分割出顯著區域。

3.3 數據集的標簽信息

NUS-WIDE數據集提供了81個基準標簽集。新構建的數據集標簽來自于81個基準標簽集，共78個標簽。每幅圖像包含1～9個標簽。

4 實驗

4.1 實驗設置

以本文構建的數據集為實驗對象，選擇20個對象標簽，包括 bear、birds、boats、buildings、cars、cat、computer、coral、cow、dog、elk、fish、flowers、fox、horses、person、plane、tiger、train、zebra；選取和對象標簽相對應的20個對象檢測子進行RCNN特征提取，選取2 000個包含對象概率最大的矩形框。

采用Cafffe框架[16]進行深度卷積神經網絡的訓練和測試。通過隨機下降方法進行訓練，每次迭代參與的樣本數量(batch)為256；沖量值(momentum)為0.9；正則化項的權重為0.000 5；學習率初始值為0.01，當損失穩定的時候學習率以0.1的速度下降；對每層的輸出采用比率為0.5的drop-out操作來防止過擬合；訓練迭代次數為80次。

實驗對比了27種流行的顯著區域檢測方法，包括 HS[2]、DRFI[3]、SMDF[5]、LEGS[6]、MCDL[7]、FT[14]、BL[18]、RFCN[19]、CB[21]、SEG[22]、RC[23]、SVO[24]、LRR[25]、SF[26]、GS[27]、CA[28]、SS[29]、TD[30]、MR[31]、PCA[32]、HM[33]、GC[34]、MC[35]、DSR[36]、SBF[37]、BD[38]和SMD[37]。這些檢測方法涵蓋范圍特別廣泛。

本文的檢測方法簡稱為DBS。

在定量的性能評價中，采用當前流行的性能評價指標：1)查準率和查全率曲線(PR曲線)；2)F-measure值；3)受試者工作特征曲線(ROC Curve)；4)AUC值(ROC曲線下面的面積)；5)平均絕對誤差(MAE)。

4.2 與流行方法的比較

與27種流行方法比較，實驗結果如表1和圖4、5所示。

表1 本文方法與27種流行方法的比較Table 1 Compare with 27 popular methods

表1中，F_measure、AUC和MAE排在前3位的為4種目前流行的深度學習方法SMDF[5]、LEGS[6]、MCDL[7]、RFCN[19]和本文的DBS方法。在某種程度上可以說深度學習的檢測方法超過了非深度學習的檢測方法，精度上有所提高。其中，DBS方法的AUC值是最高的，DBS方法的F-measure值是最高的，DBS的MAE值是最低的，所以DBS方法的性能最佳。

PR曲線圖和ROC曲線圖如圖4和5所示。DBS的PR曲線和ROC曲線均高于其他所有方法。

圖4 PR曲線圖Fig. 4 PR curves

圖5 ROC曲線圖Fig. 5 ROC curves

4.3 視覺效果比較

選擇典型圖像和27種流行方法進行視覺效果的對比，如圖6所示。

27種流行方法的檢測結果存在如下問題：1)存不完整的現象，如 SMDF[5]、LRR[25]、GS[27]；2)存在包含非顯著區域的現象，如 LEGS[6]、RFCN[19]、SS[29]、TD[30]；3)存在邊界模糊不清的現象，如SEG[22]、SVO[24]、SS[29]；4)存在只高亮地顯示邊緣的現象，如CA[27]、PCA[31]。此外，流行的深度學習檢測方法的檢測性能也不盡相同，原因在于輸入到到網絡圖像塊的上下文信息不同，學習到的特征不一樣，導致對比度的計算結果也不同。

本文方法綜合考慮了CNN深度特征和標簽語義特征，保證了本文方法得到的顯著區域相對完整、均勻高亮。

圖6 DBS 方法與27種流行方法的視覺效果比較圖Fig. 6 Visual comparison between DBS with 27 popular methods

圖6 中圖像出現的順序為：原始圖像、標準二值標注、BL[18]、CA[28]、CB[21]、DRFI[3]、DSR[36]、FT[14]、GC[34]、GS[27]、HM[33]、HS[2]、LEGS[6]、LRR[25]、MC[35]、MCDL[7]、MR[31]、PCA[32]、BD[38]、RC[23]、RFCN[19]、SBF[27]、SEG[22]、SF[26]、SMD[37]、SMDF[5]、SS[29]、SVO[24]、TD[30]、DBS。

5 結束語

本文提出了基于深度學習的顯著區域檢測方法，該方法面向帶有標簽的社群圖像，將標簽信息納入到顯著區域的提取方法中?；谏疃葘W習的特征包括CNN特征和標簽特征。此外，隨著社群圖像的快速發展，文本構建了面向社群圖像的帶有標簽信息的顯著性數據集，為面向社群圖像的顯著區域檢測研究提供了新的實驗數據。大量的實驗證明了所提方法的有效性。

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