基于贝叶斯框架的显著目标检测

• 作者: 吴珍荣 张辉 曲劲松 李红岩 毛征 袁建建
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 显著目标检测 Center-Surround模型 核密度估计
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 电子信息工程
• 页码范围: 1497-1502
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3524字
• 语种: 中文

摘要

图像和视频显著性检测在计算机视觉领域引起了极大的关注,广泛应用于物体分割、可疑物检测、图像检索等领域,在贝叶斯框架下,将人类视觉注意力理论中Bottom-Up模式被动感知与Top-Down模式主动检测按照时间先后顺序结合在一起,并结合像素的“Center-Surround”模型和核密度估计,提出一种能由粗到精逐步感知和获取视场中视觉显著性目标位置及尺度的实时显著目标检测算法,称其为基于贝叶斯框架的显著目标检测.通过在微软MSRA数据集上进行ROC和Precision-Recall测试,证明该算法取得比目前经典算法更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛征	北京工业大学电子信息与控制工程学院	60	401	10.0	16.0
2	张辉	北京工业大学电子信息与控制工程学院	30	243	8.0	14.0
3	吴珍荣	北京工业大学电子信息与控制工程学院	6	97	5.0	6.0
4	袁建建	北京工业大学电子信息与控制工程学院	6	97	5.0	6.0
5	曲劲松	北京工业大学电子信息与控制工程学院	8	117	5.0	8.0
6	李红岩	北京工业大学电子信息与控制工程学院	6	97	5.0	6.0