图像通用目标的无监督检测

• 作者: 吴志勇 宋修锐
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 无监督检测 显著性检测 颜色对比 超像素跨越 贝叶斯融合
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 160-168
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20142201.0160

摘要

为了实现对图像中多种类目标的检测,缩短目标搜索时间,本文基于图像目标的3个显著性线索(显著性检测,颜色对比,超像素跨越),构建了一种改进的通用无监督目标检测模型.通过机器学习center-surrounding比例参数,计算各个线索的显著度得分,并在朴素贝叶斯框架下对这3个目标显著性线索进行融合,以最终确定窗口中包含图像目标的概率.实验参数在PASCAL VOC 2007图像库进行检测,检测率为28.94％,击中率达96.99％;在MSRC图片库进行检测,检测率为80.64％,击中率达99.10％;得到的结果证明了本文模型的通用性.另外,该模型对单幅图像的处理时间较Bogdan的检测模型提高了40％,改进了目标检测效率.本文模型可为后续的目标识别,图像分割提供更快、更准确的先验位置信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴志勇	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	64	540	13.0	19.0
2	宋修锐	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	3	17	2.0	3.0