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摘要:
传统的视频显著区域检测方法运算量大且难以处理包含复杂运动的视频,本文提出一种基于时空模型的快速显著区域检测方法.该方法用一种新的模糊聚类算法对特征点的运动轨迹进行无监督聚类,对不同运动类型进行分类.在复杂运动情况下,该算法通过计算优化的聚类中心的个数以获得运动类型数,再将异常数据剔除后,生成运动显著图.而在空间显著区检测方面,则利用反差模型以及Gabor滤波器获得图像的静态显著图.在此基础上,还提出一种基于运动优先思想的时空混合方法,将运动和空间显著图动态合成视觉显著图.实验证明,该方法能够有效地提取视频显著区域,与传统的方法相比该方法平均耗时更少且更方便.
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文献信息
篇名 基于时空模型的快速视频显著区域检测
来源期刊 南京航空航天大学学报 学科 工学
关键词 视觉显著区域 时空模型 模糊聚类
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 75-79
页数 5页 分类号 TP391
字数 5448字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-2615.2009.01.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘玓 电子科技大学计算机科学与工程学院 20 180 7.0 13.0
2 秦小麟 南京航空航天大学信息科学与技术学院 175 1597 20.0 30.0
3 蒋鹏 南京航空航天大学信息科学与技术学院 6 70 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
视觉显著区域
时空模型
模糊聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京航空航天大学学报
双月刊
1005-2615
32-1429/V
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-140
1956
chi
出版文献量(篇)
3509
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9
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