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基于Manifold Ranking和结合前景背景特征的显著性检测
被引量：
7
1
作者
朱征宇
汪梅
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期2560-2565,共6页
针对基于图和流形排序(Manifold Ranking)的显著性检测算法(MR算法)过度依赖边界节点的背景特征的问题,提出一种改进的结合前景背景特征的显著性检测算法。首先,对图像进行超像素分割,建立闭环图模型;然后利用流形排序算法根据图像前景...
针对基于图和流形排序(Manifold Ranking)的显著性检测算法(MR算法)过度依赖边界节点的背景特征的问题,提出一种改进的结合前景背景特征的显著性检测算法。首先,对图像进行超像素分割,建立闭环图模型;然后利用流形排序算法根据图像前景特征和背景特征分别得出前景种子和背景种子;再通过亮度和颜色特征对两类种子进行结合,筛选出更为准确的查询节点;最后再利用流形排序算法进行显著值计算,得到最终的显著图。实验表明,改进方法与MR算法相比在精确率、召回率、F值等多个评价指标上均有明显提升,得到的显著图更接近真值。
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关键词
显著性检测
流形排序
查询节点
显著图
显著区域
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职称材料
语义信息引导下的显著目标检测算法
被引量：
2
2
作者
肖锋
李茹娜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期248-253,共6页
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...
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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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
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职称材料
融合图的流形排序与引导学习的显著性目标检测（英文）
3
作者
张笃振
刘淑娥
《江苏师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第1期63-69,共7页
为了在显著性目标检测中保持高的召回率的同时提高准确率,本文提出了3点改进思路.第一,从超像素中提取简单的视觉特征,如颜色、方向和空间信息;第二,为了克服经典的基于图的流形排序(MR)的显著性目标检测算法中背景先验假设的缺点,使用...
为了在显著性目标检测中保持高的召回率的同时提高准确率,本文提出了3点改进思路.第一,从超像素中提取简单的视觉特征,如颜色、方向和空间信息;第二,为了克服经典的基于图的流形排序(MR)的显著性目标检测算法中背景先验假设的缺点,使用仿射传导聚类算法(APC)自动聚合超像素为不同的特征类别.根据目标与背景(改进的)边缘连通度的不同,图像边缘的超像素会得到较大的权重即较大的背景概率值,这样边缘上真正的背景超像素就会筛选出来.同时,使用改进的MR算法计算图像的显著性值.第三,为了进一步增强算法的性能,前面第二步的结果可以作为"弱"显著图,利用引导学习算法从中产生"强"显著图得出最终结果.基于3个标准图像库的实验结果证明,本文提出的算法在性能上超过了其它3种优秀算法.
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关键词
显著图
流形排序
引导学习
边缘连通度
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职称材料
题名
基于Manifold Ranking和结合前景背景特征的显著性检测
被引量：
7
1
作者
朱征宇
汪梅
机构
重庆大学计算机学院
软件理论与技术重庆市重点实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期2560-2565,共6页
基金
国家科技支撑计划重点项目(2011BAH25B04)~~
文摘
针对基于图和流形排序(Manifold Ranking)的显著性检测算法(MR算法)过度依赖边界节点的背景特征的问题,提出一种改进的结合前景背景特征的显著性检测算法。首先,对图像进行超像素分割,建立闭环图模型;然后利用流形排序算法根据图像前景特征和背景特征分别得出前景种子和背景种子;再通过亮度和颜色特征对两类种子进行结合,筛选出更为准确的查询节点;最后再利用流形排序算法进行显著值计算,得到最终的显著图。实验表明,改进方法与MR算法相比在精确率、召回率、F值等多个评价指标上均有明显提升,得到的显著图更接近真值。
关键词
显著性检测
流形排序
查询节点
显著图
显著区域
Keywords
saliency
detection
manifold
ranking
（
mr
）
query
node
saliency
map
salient
region
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
语义信息引导下的显著目标检测算法
被引量：
2
2
作者
肖锋
李茹娜
机构
西安工业大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期248-253,共6页
基金
国家自然科学基金(61572392
61671362)
陕西省自然科学基础研究面上项目(2017JC2-08)
文摘
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。
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
Keywords
salient
object
detection
semantic
information
manifold
ranking
(
mr
)
Fully
Convolutional
Neural
Network(FCNN)
target
perception
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合图的流形排序与引导学习的显著性目标检测（英文）
3
作者
张笃振
刘淑娥
机构
江苏师范大学计算机科学与技术学院
江苏师范大学物理与电子工程学院
出处
《江苏师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第1期63-69,共7页
文摘
为了在显著性目标检测中保持高的召回率的同时提高准确率,本文提出了3点改进思路.第一,从超像素中提取简单的视觉特征,如颜色、方向和空间信息;第二,为了克服经典的基于图的流形排序(MR)的显著性目标检测算法中背景先验假设的缺点,使用仿射传导聚类算法(APC)自动聚合超像素为不同的特征类别.根据目标与背景(改进的)边缘连通度的不同,图像边缘的超像素会得到较大的权重即较大的背景概率值,这样边缘上真正的背景超像素就会筛选出来.同时,使用改进的MR算法计算图像的显著性值.第三,为了进一步增强算法的性能,前面第二步的结果可以作为"弱"显著图,利用引导学习算法从中产生"强"显著图得出最终结果.基于3个标准图像库的实验结果证明,本文提出的算法在性能上超过了其它3种优秀算法.
关键词
显著图
流形排序
引导学习
边缘连通度
Keywords
saliency
map
manifold
ranking
(
mr
)
bootstrap
learning
boundary
connectivity
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Manifold Ranking和结合前景背景特征的显著性检测
朱征宇
汪梅
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
7
下载PDF
职称材料
2
语义信息引导下的显著目标检测算法
肖锋
李茹娜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
下载PDF
职称材料
3
融合图的流形排序与引导学习的显著性目标检测（英文）
张笃振
刘淑娥
《江苏师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2019
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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