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摘要:
显著对象检测是视觉注意机制的一个重要应用基础研究,对于图像检索、场景分析、图像标注与对象识别都有着重要的研究意义.基于Tresiman特征整合理论和Koch计算框架,提出一种自然场景中视觉显著对象的检测方法.该方法首先建立适用于彩色自然场景的视觉显著度模型,计算多种不同特征的显著度,然后在融合不同特征的综合显著度图中提取显著对象.实验结果表明,与经典的Itti模型相比,这种方法不仅检测快速而且更准确地将视觉显著对象从背景中分离出来,更符合人眼的真实视觉注意过程.
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文献信息
篇名 自然场景中的视觉显著对象检测
来源期刊 中国图象图形学报A 学科 工学
关键词 显著对象检测 视觉显著度 视觉注意 自然场景
年,卷(期) 2010,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1650-1657
页数 分类号 TP391.9
字数 5966字 语种 中文
DOI
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 岳丽华 中国科学技术大学计算机科学与技术系 98 866 15.0 24.0
2 万寿红 中国科学技术大学计算机科学与技术系 39 284 8.0 16.0
3 田明辉 中国科学技术大学计算机科学与技术系 3 87 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
显著对象检测
视觉显著度
视觉注意
自然场景
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
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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