基于简单帧选择的显著性检测方法

• 作者: 刘政怡 徐屹伟 赵悉超
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 简单帧选择 显著性检测 多核SVM集成学习
• 年，卷（期）: 2019,（20）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 177-183,191
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7294字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0338

摘要

提出了一种新颖的视频显著性检测方法.为了提取视频序列中具有高置信度的特征,根据输入帧和输入帧的初始显著图提出一种简单帧选择标准,并使用该简单选择标准挑选出视频序列中比较容易且准确提取前景对象的帧,从简单帧中获得鲁棒的前景背景标签;将图像进行超像素分割,提取时空特征与前景标签输入集成学习模型,经过多核SVM集成学习,最终生成像素级别的显著图,并且由运动特征扩散到整个视频集.各种视频序列的实验结果表明,该算法在定性和定量上优于传统的显着性检测算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘政怡	安徽大学计算智能与信号处理实验室	50	241	9.0	12.0
5	徐屹伟	安徽大学计算智能与信号处理实验室	1	1	1.0	1.0
9	赵悉超	安徽大学计算智能与信号处理实验室	1	1	1.0	1.0