基于稀疏表示模型的显著目标检测

• 作者: 张萌 陈晓云
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 鲁棒主成分分析 显著目标检测 稀疏表示 图正则
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 185-191
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.18220

摘要

针对基于鲁棒主成分分析的显著目标检测方法,在显著目标出现不同颜色时不能产生一致的显著值,提出基于稀疏表示模型的显著目标检测方法.该方法用l1范数约束显著目标的表示系数,并引入拉普拉斯图正则项保持显著目标超像素的近邻关系,使特征相似的超像素有相似的表示系数,检测出的显著目标内部更平滑,显著值趋于一致.在2个公开的显著目标数据集上的实验表明,所提方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓云	福州大学数学与计算机科学学院	76	590	13.0	21.0
2	张萌	福州大学数学与计算机科学学院	3	1	1.0	1.0