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摘要:
针对现有显著性检测方法在凸显目标完整性和背景噪声抑制方面性能较差的问题,提出一种显著目标检测算法.构建改进的全卷积神经网络,捕获图像中的语义信息,生成高层语义初步显著图.利用语义知识引导流形排序进行优化,实现显著目标的边缘传播.融合不同尺度下的显著图,完成显著目标检测.在ECSSD、DUT-OMRON 、SED2数据集上进行实验,结果表明,与最大对称环绕、主成分分析等算法相比,该算法检测出的显著目标更加完整,在复杂场景下检测结果鲁棒性更好.
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文献信息
篇名 语义信息引导下的显著目标检测算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 显著目标检测 语义信息 流形排序 全卷积神经网络 目标感知
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 248-253
页数 6页 分类号 TP391
字数 3724字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0052350
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 肖锋 西安工业大学计算机科学与工程学院 40 253 8.0 15.0
2 李茹娜 西安工业大学计算机科学与工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
显著目标检测
语义信息
流形排序
全卷积神经网络
目标感知
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导