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摘要:
检测视觉上显著的区域对于很多计算机视觉应用都是非常有帮助的,例如:内容保持的图像缩放,自适应的图像压缩和图像分割.显著区域检测成为视觉显著性检测领域的重要研究方向.文中介绍了显著区域检测算法的研究现状并分析了典型的显著区域检测方法.首先,将现有的显著区域检测算法进行了分类和分析.然后,在一个包含1 000幅图像的公开数据集上对典型的显著区域检测算法进行了评测.最后对现有的显著区域检测算法进行了总结并展望了下一步发展方向.
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文献信息
篇名 显著区域检测算法综述
来源期刊 智能计算机与应用 学科 工学
关键词 显著区域检测 视觉显著性检测 评测
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 38-39,44
页数 3页 分类号 TP301
字数 2921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 牛夏牧 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 47 1064 14.0 32.0
2 景慧昀 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 2 15 1.0 2.0
3 韩琦 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 10 51 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
显著区域检测
视觉显著性检测
评测
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
智能计算机与应用
双月刊
2095-2163
23-1573/TN
大16开
哈尔滨市南岗区繁荣街155号(哈工大新技术楼916室)
14-144
1985
chi
出版文献量(篇)
6183
总下载数(次)
26
总被引数(次)
14240
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
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
论文1v1指导