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摘要:
为了进一步提高显著性目标检测的准确性,提出基于不同特征流形排序和联合连通性先验的显著性检测算法.针对现有基于流形排序的算法在图的构建中存在的边权重计算和顶点的连接问题,使用不同种特征计算顶点间边的权重,并且改进顶点的连接方式,得到流形排序显著图.同时结合边界连通性先验和前景连通性先验得到联合连通性先验显著图.在不同尺度下进一步融合两种显著性结果,得到最终的显著图.通过与16种算法在4种数据集上的对比表明,文中算法可以得到更清晰、准确的检测结果.
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文献信息
篇名 基于流形排序和联合连通性先验的 显著性目标检测
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 显著性目标检测 流形排序 边界连通性 前景连通性
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 “共融机器人”专辑
研究方向 页码范围 82-93
页数 12页 分类号 TP391.4
字数 6417字 语种 中文
DOI 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201901010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 延伟东 西北工业大学理学院 24 118 6.0 9.0
2 彭国华 西北工业大学理学院 104 768 13.0 22.0
3 王延召 西北工业大学理学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
显著性目标检测
流形排序
边界连通性
前景连通性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
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8
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30919
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