基于视觉注意力分析的3D内容生成方法

• 作者: 李新福 田学东 蔡凯
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 3D内容生成 显著性检测 显著图 全卷积网络 条件随机场
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 266-272
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 5803字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0056246

摘要

由于在某些特殊场景中获取深度线索的难度较高,使得已有3D内容生成方法的应用受到限制.为此,以显著图代替深度图进行2D-3D转换,提出一种3D内容生成方法.使用全卷积网络(FCN)生成粗糙的显著图,通过条件随机场对FCN的输出结果进行优化.实验结果表明,该方法可以解决现有方法中因使用低等级特征进行视觉注意力分析而导致显著图质量不高的问题,且能够生成具有良好视觉效果的3D内容.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田学东	河北大学网络空间安全与计算机学院	72	356	9.0	15.0
2	李新福	河北大学网络空间安全与计算机学院	24	122	7.0	10.0
3	蔡凯	河北大学网络空间安全与计算机学院	2	0	0.0	0.0