基于高层颜色语义名称的显著性检测

• 作者: 姚婷婷 孙永宣 谢昭 郑重
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 显著性检测 高层颜色语义名称 颜色命名 Gist特征
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2197-2199,2232
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.07.067

摘要

为了克服图像底层特征与高层语义之间的语义鸿沟,降低自顶向下的显著性检测方法对特定物体先验的依赖,提出一种基于高层颜色语义特征的显著性检测方法.首先从彩色图像中提取结构化颜色特征并在多核学习框架下,实现对图像进行颜色命名获取像素的颜色语义名称;接着利用图像颜色语义名称分布计算高层颜色语义特征,再将其与底层的Gist特征融合,通过线性支持向量机训练生成显著性分类器,实现像素级的显著性检测.实验结果表明,与其他先进方法对比,该方法能够更加准确地检测出人眼视觉关注点.与传统的底层颜色特征相比,颜色语义特征能够获得更好的显著性检测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢昭	合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室	44	279	8.0	15.0
2	孙永宣	合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室	12	18	2.0	3.0
3	姚婷婷	合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室	6	9	2.0	2.0
4	郑重	合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室	1	4	1.0	1.0