10.3969/j.issn.1000-386x.2017.08.038
显著性目标检测中的视觉特征及融合
显著性目标检测,在包括图像/视频分割、目标识别等在内的许多计算机视觉问题中是极为重要的一步,有着十分广泛的应用前景.从显著性检测模型过去近10年的发展历程可以清楚看到,多数检测方法是采用视觉特征来检测的,视觉特征决定了显著性检测模型的性能和效果.各类显著性检测模型的根本差异之一就是所选用的视觉特征不同.首次较为全面地回顾和总结常用的颜色、纹理、背景等视觉特征,对它们进行了分类、比较和分析.先从各种颜色特征中挑选较好的特征进行融合,然后将颜色特征与其他特征进行比较,并从中选择较优的特征进行融合.在具有挑战性的公开数据集ESSCD、DUT-OMON上进行了实验,从PR曲线、F-Measure方法、MAE绝对误差三个方面进行了定量比较,检测出的综合效果优于其他算法.通过对不同视觉特征的比较和融合,表明颜色、纹理、边框连接性、Objectness这四种特征在显著性目标检测中是非常有效的.
显著性检测、视觉特征、特征融合、显著图
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家重点研究与发展计划项目2016YFB0700802,2016YFB0800600;国家海洋局海洋遥感工程技术研究中心创新青年项目2015001
2017-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
213-219,235
