一种基于词袋模型的新的显著性目标检测方法

• 作者: 徐威 杨赛 赵春霞
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 词袋模型 目标性 贝叶斯模型 视觉显著性 显著性目标检测
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 页码范围: 1259-1273
• 页数: 15页
• 字数: 7065字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2016.c150387

摘要

提出一种基于词袋模型的新的显著性目标检测方法。该方法首先利用目标性计算先验概率显著图，然后在图像的超像素区域内建立词袋模型，并基于此特征计算条件概率显著图，最后根据贝叶斯推断将先验概率和条件概率显著图进行合成。在ASD、SED 以及SOD 显著性目标公开数据库上与目前16种主流方法进行对比，实验结果表明本文方法具有更高的精度和更好的查全率，能够一致高亮地凸显图像中的显著性目标。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春霞	南京理工大学计算机科学与工程学院	177	2193	25.0	36.0
2	徐威	南京理工大学计算机科学与工程学院	12	189	7.0	12.0
3	杨赛	南通大学电气工程学院	13	87	4.0	9.0