![Objectnessとその周辺技術
Objectness
[1] B. Alexe, T. Deselaers, and V. Ferrari, “What is an object ?,” in IEEE Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition, 2010.
[2] B. Alexe, T. Deselaers, and V. Ferrari, “Measuring the objectness of image windows,” IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 34, no. 11, pp. 2189–2202, 2012.
([1]と同じ提案手法でデータを追加してPAMIに掲載された論文)
Saliency
[3] L. Itti, C. Koch, and E. Niebur, “A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene
Analysis,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 20, no. 11, pp. 1254–
1259, 1998.
[4]X. Hou and L. Zhang, “Saliency Detection : A Spectral Residual Approach,” in IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition, 2007.
Segmentation
[5]P. F. Felzenszwalb and D. P. Huttenlocher, “Efficient Graph-Based Image Segmentation,”
International Journal of Computer Vision, vol. 59, no. 2, 2004.
Fusing Generic Objectness and Visual Saliency
[6]K. Chang, T. Liu, H. Chen, and S. Lai, “Fusing Generic Objectness and Visual Saliency for Salient
Object Detection,” in International Conference on Computer Vision, 2011.
Dec 05, 2012 山中高夫](https://image.slidesharecdn.com/2012labmeetingyamanaka3-130423001130-phpapp02/85/Objectness-1-320.jpg)
![背景
画像中の注目領域検出
• Saliency（顕著度）[Itti PAMI1998]
• Objectness [Alexe CVPR2010, Alexe PAMI2012]
Saliency Map [Itti PAMI1998]
Objectness
[Alexe CVPR2010, Alexe PAMI2012]
Green: Ground Truth
Blue: Partially covering
ground truth
Red: Wrong windows](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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Objectnessとその周辺技術
- 1. Objectnessとその周辺技術 Objectness [1] B. Alexe, T. Deselaers, and V. Ferrari, “What is an object ?,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2010. [2] B. Alexe, T. Deselaers, and V. Ferrari, “Measuring the objectness of image windows,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 34, no. 11, pp. 2189–2202, 2012. ([1]と同じ提案手法でデータを追加してPAMIに掲載された論文) Saliency [3] L. Itti, C. Koch, and E. Niebur, “A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 20, no. 11, pp. 1254– 1259, 1998. [4]X. Hou and L. Zhang, “Saliency Detection : A Spectral Residual Approach,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2007. Segmentation [5]P. F. Felzenszwalb and D. P. Huttenlocher, “Efficient Graph-Based Image Segmentation,” International Journal of Computer Vision, vol. 59, no. 2, 2004. Fusing Generic Objectness and Visual Saliency [6]K. Chang, T. Liu, H. Chen, and S. Lai, “Fusing Generic Objectness and Visual Saliency for Salient Object Detection,” in International Conference on Computer Vision, 2011. Dec 05, 2012 山中高夫
- 2. 背景 画像中の注目領域検出 • Saliency（顕著度）[Itti PAMI1998] • Objectness [Alexe CVPR2010, Alexe PAMI2012] Saliency Map [Itti PAMI1998] Objectness [Alexe CVPR2010, Alexe PAMI2012] Green: Ground Truth Blue: Partially covering ground truth Red: Wrong windows
- 3. Objectness Objectnessの構成要素（4指標） • Multi-scale Saliency (MS) [Hou CVPR2007]の Saliencyを利用 • Color Contrast (CC) • Edge Density (ED) • Superpixels Straddling (SS) [Felzenszwalb IJCV2004] のSegmentationを利用 MS CC ED SS
- 4. Objectness Objectnessの構成要素（4指標） • Multi-scale Saliency (MS) [Hou CVPR2007]の Saliencyを利用 • Color Contrast (CC) • Edge Density (ED) • Superpixels Straddling (SS) [Felzenszwalb IJCV2004] のSegmentationを利用 MS CC ED SS
- 5. Saliency Detection : A Spectral Residual Approach [Hou CVPR2007] X. Hou and L. Zhang, “Saliency Detection : A Spectral Residual Approach,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2007.
- 6. • 画像のSaliencyを計算する手法が [Itti PAMI1998]で提案されて以 来，様々な手法が提案されている • しかし，それらは複雑なモデルを 利用しており，計算量が多い • これらの多くの手法では，物体の 対象領域に着目し，その特徴をモ デル化しているが，様々な対象物 体を統一的な枠組みでモデル化す ることは難しい Saliency Map [Itti PAMI1998] 背景
- 7. 目的 • 対象物体ではなく，背景の特徴に着目し，その背景モデル を利用する • 自然画像の特徴を利用した単純な背景モデルを利用するこ とにより，計算量の少ないSaliencyモデルを提案する 自然画像の特徴 多くの自然画像では，全方向の 平均周波数スペクトルが両対数 グラフでほぼ直線に近似できる → しかし，周波数軸を対数で とると，低周波数の点が不規則 になるので，周波数軸は実軸と する
- 8. 対数周波数スペクトル表現
- 9. 平均周波数スペクトル • 複数画像の対数周波数スペクトルを平均することにより， なだらかな曲線となる • 多くの画像を平均したスペクトルでは局所的な線形性が成 り立つ • 個々の画像に特有の情報は，平均スペクトルとの差に現れ る。
- 10. Spectral Residual • 個々の画像の対数周波数スペクトルL(f)と平均対数周波数 スペクトルA(f)の差 Spectral Residual R(f)を，Saliency として利用する • ただし，平均対数周波数スペクトルA(f)を，１枚の画像に 対する対数周波数スペクトルL(f)に移動平均フィルタhn(f) をかけた波形で近似する 𝑅 𝑓 = 𝐿 𝑓 − 𝐴(𝑓) 𝐴 𝑓 ≅ ℎ 𝑛 𝑓 ∗ 𝐿(𝑓) 畳み込み積分 A(F) L(F)
- 12. Saliency Map • 求められたSpectral Residual R(f)からSaliency Map S(x)を求めるため，元の画像の位相情報P(f)をそのまま 使って逆フーリエ変換する 𝑆 𝑥 = 𝑔 𝑥 ∗ 𝐹−1 [exp 𝑅 𝑓 exp( 𝑗𝑃 𝑓 )]2 振幅情報 位相情報 = 𝑔 𝑥 ∗ 𝐹−1 [exp 𝑅 𝑓 + 𝑗𝑃 𝑓 ]2 Saliency Mapを平滑化する ためのガウシアンフィルタ
- 13. 計算方法のまとめ 𝑆 𝑥 = 𝑔 𝑥 ∗ 𝐹−1 [exp 𝑅 𝑓 + 𝑗𝑃 𝑓 ]2 𝐴 𝑓 = 𝑎𝑏𝑠(𝐹 𝐼 𝑥 ) 𝐼(𝑥) 入力画像 𝑃 𝑓 = 𝑎𝑛𝑔𝑙𝑒(𝐹 𝐼 𝑥 ) 振幅（周波数スペクトル） 位相 𝐿 𝑓 = log( 𝐴 𝑓 ) 𝑅 𝑓 = 𝐿 𝑓 − ℎ 𝑛 𝑓 ∗ 𝐿(𝑓) 対数スペクトル 残差スペクトル 論文では虚数単位がぬ けているので注意
- 14. Visual Scaleの選択 • 入力画像の解像度（画素数）によりSaliency Mapの結果 が異なる • 解像度が高いほど細かい部分を検出し，低いほどおおまか な物体を検出する • 本研究では，経験的に64x64の画像に変換してSaliency Mapを求めると良い結果が得られることがわかった 32x32 512x512
- 15. 定性的な実験結果（１）
- 16. 定性的な実験結果（２）
- 17. 定量的な実験結果（1） 評価指標 • 被験者4人に対して物体のGround Truthを取得 k番目の被験者に対する画素xの判定 𝑂 𝑘 𝑥 = 1 0 for 物体 for 非物体 𝐻𝑅 = 𝐸 𝑂 𝑘(𝑥) ∙ 𝑆(𝑥) 𝑘 𝐹𝐴𝑅 = 𝐸 (1 − 𝑂 𝑘(𝑥)) ∙ 𝑆(𝑥) 𝑘 Hit Rate False Alarm Rate
- 18. 定量的な実験結果（２）
- 19. 実験結果の比較 input SR Itti Ok
- 20. 心理実験に利用されるパターン
- 21. Objectness Objectnessの構成要素（4指標） • Multi-scale Saliency (MS) [Hou CVPR2007]の Saliencyを利用 • Color Contrast (CC) • Edge Density (ED) • Superpixels Straddling (SS) [Felzenszwalb IJCV2004] のSegmentationを利用 MS CC ED SS
- 22. Efficient Graph-Based Image Segmentation [Felzenszwalb IJCV2004] P. F. Felzenszwalb and D. P. Huttenlocher, “Efficient Graph-Based Image Segmentation,” International Journal of Computer Vision, vol. 59, no. 2, 2004.
- 23. 背景と目的 背景 • コンピュータビジョンの様々な課題に対して，画像中の画 素をグループ分けする手法（Segmentation）が役立つ • 人の視覚における物体の認識でも，物体の知覚的なグルー プ分けが有効であると考えられている 目的 • コンピュータビジョンの様々な課題に対して幅広く役立つ Segmentation手法を提案する • 以下の2つの特徴を有する手法を 提案する (1) 知覚的に重要なグループ分けを行う (2) 効率的に計算できる
- 24. Graph-Based Segmentation 𝐺 = (𝑉, 𝐸) 無向グラフ𝐺 𝑉 𝐸 頂点の集合 エッジの集合 𝑣𝑖 𝑣𝑗 (𝑣𝑖, 𝑣𝑗) Image Segmentationでは 画素に対応 Image Segmentation → グラフの頂点Vの分割 各エッジは重みw(vi, vj)を持つ 𝐺グラフ
- 25. 提案手法のコンセプト • ある画像のImage Segmentationを考える • その画像中の2つの隣合うSegmentation領域間の Dissimilarity（相違度）が，各Segmentation領域内の相違 度より大きい時，その2つの領域を異なる領域として扱う • 逆に，Segmentation領域間の相違度が，各Segmentation 領域内の相違度より小さい時，その2つの領域を結合する 領域C2 領域C1 𝑣𝑗 𝑣𝑖 (𝑣𝑖, 𝑣𝑗)
- 26. コンセプトの数式モデル 領域内の相違度（領域内の隣合う頂点間の重みの最大値） 𝐼𝑛𝑡 𝐶 = max 𝑒∈𝑀𝑆𝑇(𝐶,𝐸) 𝑤(𝑒) 領域間の相違度（領域間の隣合う頂点間の重みの最小値） 𝐷𝑖𝑓 𝐶1, 𝐶2 = min 𝑣 𝑖∈𝐶1,𝑣 𝑗∈𝐶2,(𝑣 𝑖,𝑣 𝑗)∈𝐸 𝑤((𝑣𝑖, 𝑣𝑗)) 領域間の分離 𝐷 𝐶1, 𝐶2 = 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝐷𝑖𝑓 𝐶1, 𝐶2 > 𝑀𝐼𝑛𝑡(𝐶1, 𝐶2)for otherwise ただし， 𝑀𝐼𝑛𝑡 𝐶1, 𝐶2 = min( 𝐼𝑛𝑡 𝐶1 + 𝜏 𝐶1 , 𝐼𝑛𝑡 𝐶2 + 𝜏 𝐶2 ) 𝜏 𝐶 = 𝑘/ 𝐶 Threshold function
- 27. 領域の分離・結合の効率的計算方法 入力：G=(V, E) where V n個の頂点，E m本のエッジ 出力：Vに対するSegmentation S=(C1, …, Cr) 1. m本のエッジEを小さい順に並べる（o1, …, om) 2. すべての頂点が個々に領域となっているS0から開始 3. ステップ4をq=1, …, mまで繰り返す 4. Sq-1からSqを以下のように求める。Sq-1において，vi, vjがそ れぞれCi q-1, Cj q-1の領域にあるとする。 Ci q-1 ≠ Cj q-1 かつ w(oq)≦MInt(Ci q-1, Cj q-1)の時， Ci q-1とCj q-1を結合してSq とする。それ以外の時，Sq=Sq-1とする。 5. S=Smを出力する このアルゴリズムで求められたSegmentationは 前述の特徴を満たす
- 28. グリッドグラフに対する実験（実験手法） • グラフの頂点vi∈Vを画像の各画素とする • グラフのエッジEを8近傍の画素の結合とする • エッジの重みを以下のように画素間の輝度差とする I(vi)は画素viにおける輝度を表すが，通常，元画像にガウシ アンフィルタをかけて多少スムージングを行う（本研究で はσ=0.8のガウシアンフィルタ） • カラー画像に対しては，各チャネルに対してSegmentation を行い，全チャネルで同じ領域にある画素を一つの領域とし て出力する 𝑤 𝑣𝑖, 𝑣𝑗 = 𝐼 𝑣𝑖 − 𝐼(𝑣𝑗)
- 30. 最近傍グラフに対する実験（実験手法） • グラフの頂点vi∈Vを画像の各画素とする • 各画素（頂点）における特徴量として，(x, y, r, g, b)を用い る • グラフのエッジEを，特徴量空間における近傍の頂点から構 成する（本実験では10近傍を使用する） • エッジの重みを特徴量空間におけるユークリッド距離とする 𝑤 𝑣𝑖, 𝑣𝑗 = (𝑓𝑖 − 𝑓𝑗)2 𝑓∈𝑥,𝑦,𝑟,𝑔,𝑏
- 32. Objectness Objectnessの構成要素（4指標） • Multi-scale Saliency (MS) [Hou CVPR2007]の Saliencyを利用 • Color Contrast (CC) • Edge Density (ED) • Superpixels Straddling (SS) [Felzenszwalb IJCV2004] のSegmentationを利用 MS CC ED SS
- 33. Fusing Generic Objectness and Visual Saliency for Salient Object Detection [Chang ICCV2011] K. Chang, T. Liu, H. Chen, and S. Lai, “Fusing Generic Objectness and Visual Saliency for Salient Object Detection,” in International Conference on Computer Vision, 2011.
- 34. 背景と目的 背景 • ObjectnessとSaliencyは深く関係しているが，その関係 性を双方向に活用した例はない • 例えば，Objectnessを計算するためにSaliencyを利用し ていたり，Saliencyを計算するためにObjectの情報を活 用したりする例があるが，双方向の関係性は考慮されてい ない 目的 • ObjectnessとSaliencyの関係性を双方向に活用する手法 を提案する • つまり，Objectnessの情報を活用してSaliencyの精度を 向上し，逆にSaliencyの情報を活用してObjectnessの精 度を向上する
- 35. ObjectnessとSaliencyの双方向改善例 (c) S. Goferman, L. Zelnik-Manor, and A. Tal, “Context-Aware Saliency Detection,” CVPR 2010. (d) R. Achanta, et al., “Frequency-tuned Salient Region Detection,” CVPR 2009. (e) B. Alexe, T. Deselaers, and V. Ferrari, “What is an object ?,” CVPR 2010.
- 36. ObjectnessとSaliencyの統合モデル 従来のSaliency ただしSegmentationによる Superpixel毎にSaliencyを求める 従来の Objectness 𝐹 𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 = 𝐹𝑠 𝐱 𝑠 + 𝐹𝑜 𝐱 𝑜 + ∆(𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 ) 𝐱 𝑠 = [𝑥1 𝑠 , ⋯ , 𝑥 𝑚 𝑠 , ⋯ , 𝑥 𝑃 𝑠 ] 𝐱 𝑜 = [𝑥1 𝑜 , ⋯ , 𝑥𝑖 𝑜 , ⋯ , 𝑥 𝑄 𝑜 ] エネルギー関数の最小化
- 37. Saliencyに関するエネルギー関数 𝐹 𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 = 𝐹𝑠 𝐱 𝑠 + 𝐹𝑜 𝐱 𝑜 + ∆(𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 ) 𝐹𝑠 𝐱 𝑠 = (𝑝 𝑚 𝑠 − 𝑥 𝑚 𝑠 )2 𝑚 + 𝜆 𝑠 𝑤 𝑚,𝑛(𝑥 𝑚 𝑠 − 𝑥 𝑛 𝑠 )2 𝑚,𝑛∈𝜀 従来の Saliency 求めたい Saliencyの値 隣合う Saliencyの値 𝑤 𝑚,𝑛 = exp(−𝜎 𝐯 𝑘 − 𝐯𝑙 2 ) (𝑘,𝑙)∈𝐵 𝑚,𝑛 Superpixel間の境界画素のRGBベクトル vk, vlが近いときSaliencyも近い値にする Superpixel間の 境界の画素
- 38. Objectnessに関するエネルギー関数 𝐹 𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 = 𝐹𝑠 𝐱 𝑠 + 𝐹𝑜 𝐱 𝑜 + ∆(𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 ) 𝐹𝑜 𝐱 𝑜 = 𝜆 𝑜 (𝑝𝑖 𝑜 − 𝑥𝑖 𝑜 )2 𝑖 従来の Objectness 求めたい Objectnessの値 従来のObjectnessとできる限り近い値にする
- 39. SaliencyとObjectnessの相互作用（１） 𝐹 𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 = 𝐹𝑠 𝐱 𝑠 + 𝐹𝑜 𝐱 𝑜 + ∆(𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 ) あるObjectness window i に対し て，まずObject-level Saliency ciを 求める ただし，hi,c, hi, sはそれぞれ Objectness window i の中心ヒ ストグラムと周辺ヒストグラムで り，その差をciとする
- 40. SaliencyとObjectnessの相互作用（２） 𝐹 𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 = 𝐹𝑠 𝐱 𝑠 + 𝐹𝑜 𝐱 𝑜 + ∆(𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 ) 求めたciから，m番目のsuperpixelに 対するTop-down saliency τm sを次 式で求める SaliencyとObjectnessの相互作用 に対する評価関数を，τm sを用いて次 式で定義する 求めたいSaliencyの値
- 41. 評価関数の最小化 𝐹 𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 = 𝐹𝑠 𝐱 𝑠 + 𝐹𝑜 𝐱 𝑜 + ∆(𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 ) 以下の（１），（２）を繰り返して，評価関数F(xs, xo)を最 小化する。 （１）与えられたObjectness xoに対して，F(xs, xo)を最小に するSaliency xsを求める （２）与えられたSaliency xsに対して， F(xs, xo)を最小にす るObjectness xoを求める
- 42. 評価関数の最小化（１） 𝐹 𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 = 𝐹𝑠 𝐱 𝑠 + 𝐹𝑜 𝐱 𝑜 + ∆(𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 ) （１）与えられたObjectness xoに対して，F(xs, xo)を最小に するSaliency xsを求める
- 43. 評価関数の最小化（２） 𝐹 𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 = 𝐹𝑠 𝐱 𝑠 + 𝐹𝑜 𝐱 𝑜 + ∆(𝐱 𝑠 , 𝐱 𝑜 ) （２）与えられたSaliency xsに対して， F(xs, xo)を最小にす るObjectness xoを求める １ステップ前のxi oで近似 上式を最小化するxoをcvx toolboxにより求める M. Grant and S. Boyd. CVX:Matlab software for disciplined convex programming, version 1.21. http://cvxr.com/cvx
- 44. 実験結果（評価指標） 評価指標：Average Precision (AP) Saliencyが上位i個のSuperpixels をとったときの正解率 全正解の個数 Saliency Ground Truth Data（２種類） (1)目の動きを記録し，ガウシアンフィルタで平滑 化した画像 (2)Superpixel毎に目の動きが通過する割合を記録 全正解のSuperpixelに対して，正解率の平均を計算
- 45. 実験結果（Saliency 1)
- 46. 実験結果（Saliency 2)
- 47. 実験結果（Objectness)
- 48. Conclusions
- 49. まとめ • Objectnessとその周辺技術について紹介した • コンピュータビジョンの課題の多くは，前処理として対象物 体の位置を特定する必要がある • Objectness及びその周辺技術は，その前処理手法を提供する 汎用的なツールである
- 50. [参考] Objectnessにおける4指標の統合 4指標(MS, CC, ED, SS)を統合 • 最も直接的な方法：MS, CC, ED, SSの同時確率を求める → 計算量が多く，実際には困難 • Naive Bayes Approach 𝑝 𝑜𝑏𝑗 𝑀𝑆, 𝐶𝐶, 𝐸𝐷, 𝑆𝑆 = 𝑝 𝑀𝑆, 𝐶𝐶, 𝐸𝐷, 𝑆𝑆 𝑜𝑏𝑗) 𝑝(𝑜𝑏𝑗) 𝑝(𝑀𝑆, 𝐶𝐶, 𝐸𝐷, 𝑆𝑆) 𝑝 𝑜𝑏𝑗 𝑀𝑆, 𝐶𝐶, 𝐸𝐷, 𝑆𝑆 = 𝑝 𝑀𝑆, 𝐶𝐶, 𝐸𝐷, 𝑆𝑆 𝑜𝑏𝑗) 𝑝(𝑜𝑏𝑗) 𝑝(𝑀𝑆, 𝐶𝐶, 𝐸𝐷, 𝑆𝑆) ≅ 𝑝(𝑀𝑆 𝑜𝑏𝑗 𝑝 𝐶𝐶 𝑜𝑏𝑗 𝑝 𝐸𝐷 𝑜𝑏𝑗 𝑝(𝑆𝑆|𝑜𝑏𝑗)𝑝(𝑜𝑏𝑗) 𝑝 𝑀𝑆 𝑝 𝐶𝐶 𝑝 𝐸𝐷 𝑝(𝑆𝑆) MS, CC, ED, SSが互いに独立である ことを仮定して計算量を低減
- 51. [参考] Spectral Residualにおける 移動平均フィルタサイズの影響 • 移動平均フィルタのサイズは，Saliencyの計算結果にあま り影響を与えない（サイズはそれほど厳密に考えなくても 良い）