一种结合先验知识和半监督学习的显著性检测方法

• 作者: 刘中华 杨春蕾 王祥雒 马华红
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 显著性检测 先验知识 半监督学习 流形排序
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 18-21,41
• 页数: 5页
• 字数: 3243字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2017.11.003

摘要

图像的显著性检测被用来定位和提取能够获取人类视觉注意的图像区域.为了提高复杂场景下图像显著性检测的精准度,基于人类视觉注意的生物特性,位置优先、颜色优先和边界优先等高层先验知识作为查询被用于半监督学习的流形排序.通过流形结构描述的图像区域间的相关性,可得到图像各区域的显著性描述.实验结果表明,先验知识与半监督学习的结合可有效提高检测质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王祥雒	洛阳师范学院信息技术学院	14	24	3.0	4.0
2	杨春蕾	河南科技大学信息工程学院	31	37	4.0	4.0
3	马华红	河南科技大学信息工程学院	15	8	2.0	2.0
4	刘中华	河南科技大学信息工程学院	15	70	4.0	8.0