面向图像的有效目标区域提取方法

• 作者: 崔云博 杜友田 王航
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 目标区域提取 选择性搜索 特征增强 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 52-57
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201905008

摘要

针对图像标注、目标识别等实际应用中图像的前景目标定位不够准确的问题,提出了一种图像中的有效目标区域提取方法.该方法以提取图像的前景目标为目的,将目标区域提取问题转化为二分类问题,实现了对图像中有效目标区域的提取,主要包括4个步骤:利用选择性搜索算法生成图像中的候选目标区域;通过对像素值的差值化处理来进行图像区域的特征增强;基于深度学习实现对候选目标区域进行分类;区域选择与融合.在MSCOCO数据集上进行实验,结果表明,该方法在保证较高召回率的基础上,达到了比现有多种算法更加准确的目标区域定位结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王航	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	6	13	2.0	3.0
2	杜友田	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	7	25	2.0	5.0
3	崔云博	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	1	3	1.0	1.0