基于Object Proposals并集的显著性检测模型

• 作者: 王瑞红 王静 董军宇 赵闰霞 蹇木伟 齐强
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 显著性检测 object proposal 超像素 纹理 背景图 全局对比度 边界连通性 自底向上
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 946-951
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3563字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201801009

摘要

针对当前常见的显著性检测模型得到的结果会包含大量的背景区域的缺点,本文提出了基于Object Proposals并集的显著性检测模型.该模型首先对于输入图片生成一系列Object Proposals,并通过其并集计算得到背景图;然后结合纹理特征和全局对比度得到初始显著图;最后,用得到的背景图对初始显著图进行背景抑制得到最终显著图.实验结果表明,在通用MSRA 1000数据集上,本文提出的显著性模型与其他5种方法相比取得了很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王静	中国海洋大学信息科学与工程学院	73	350	10.0	17.0
2	董军宇	中国海洋大学信息科学与工程学院	37	105	6.0	9.0
3	王瑞红	中国海洋大学信息科学与工程学院	3	0	0.0	0.0
4	蹇木伟	中国海洋大学信息科学与工程学院	4	7	1.0	2.0
8	赵闰霞	中国海洋大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
9	齐强	中国海洋大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0