基于颜色距离与Edge Boxes候选区域算法

王春哲，安军社，姜秀杰，邢笑雪，崔天舒

(1. 中国科学院国家空间科学中心 复杂航天系统电子信息技术重点实验室，北京 100190；2. 中国科学院大学，北京 100049；3. 长春大学，吉林 长春 130022)

1 引 言

目标检测是计算机视觉研究领域的一个基本问题，在机器人导航，目标的视觉跟踪，视频智能监控等方面有着广泛的应用[1-3]。目标检测的最终目的为确定图像中是否含有目标及目标所在图像位置。

在过去几十年中，解决该问题的主要方法是采用滑动窗口范式，该类方法计算量大，仅在单尺度目标检测中，每张图像需处理104～105个候选窗口。在现代目标检测框架中，还需要预测目标的宽高比，这将使得每张图像处理106～107个窗口[1]。因此，基于滑动窗口范式的检测需要耗费巨大的计算资源。

最近，学者们提出替代滑动窗口范式的检测框架：基于候选区域(Region Proposals，RP)的目标检测[1]。基于候选区域的目标检测，是在待检测的图像中生成可能出现目标的候选区域，并对候选区域进行目标的识别与定位。该类方法极大降低了需处理的候选窗口数，从而提高了目标检测效率。

当前生成候选区域的主要策略有：分组提案(Grouping Proposals，GP)策略及窗口评分(Window Scoring Proposals，WSP)策略[1]。

GP策略试图生成可能包含目标的分割段，并通过超像素(Super Pixels，SP)、颜色等线索合并包含目标的分割段，以达到获取候选区域的目的。GP策略的主要方法有：选择性搜索算法(Selective Search，SS)[4]以及CPMC[5]算法。这类方法能够生成较高质量的候选区域，缺点在于算法复杂度较高。

WSP策略是对可能出现目标的滑动窗口评分，并根据得分筛选滑动窗口。……