图像依赖的显著图融合方法

• 作者: 梁晔 马楠 刘宏哲
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 关键词: 视觉注意力机制 显著性检测 显著性融合 图像依赖 脊回归
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘|Machine Learning & Data Mining
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.266

摘要

提出基于脊回归的显著图融合方法以获得更好的检测效果.在训练集中寻找待检测图像的近邻图像集,对近邻图像集采用脊回归方法对多种显著性检测方法的融合系数进行估计,进而对不同检测方法的显著图进行融合.该方法充分考虑了检测方法的差异性,很好的解决检测图像在没有基准二值标注下显著图的融合问题.试验采用流行的显著性数据集和显著性检测方法,本研究方法在ECSSD数据集上的AUC为0.911,在HKU-IS数据集上的AUC为0.987,在DUT-OMRON数据集上的AUC为0.953,结果验证了融合方法的有效性.