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基于倒数函数-谱残差的显著对象探测和提取方法 被引量:2
1
作者 陈文兵 鞠虎 陈允杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期2071-2077,共7页
针对"中心-周围"的显著对象探测方法频繁出现探测或提取对象不完整、边界不平滑以及其9级金字塔下采样的冗余问题,提出一种基于倒数函数-谱残差(RFSR)的显著对象探测方法。首先,利用灰度图像与其对应的高斯低通滤波的差代替&q... 针对"中心-周围"的显著对象探测方法频繁出现探测或提取对象不完整、边界不平滑以及其9级金字塔下采样的冗余问题,提出一种基于倒数函数-谱残差(RFSR)的显著对象探测方法。首先,利用灰度图像与其对应的高斯低通滤波的差代替"中心-周围"方法中灰度图像标准化,并减少高斯金字塔至6级以降低冗余;其次,利用倒数函数滤波器代替Gabor滤波器提取局部方向信息;接着,利用谱残差方法提取图像的谱特征;最后,将这三个特征经过适当融合生成最终显著图。在两个常用基准数据集上的实验结果表明,所提方法在准确率(precision)、召回率(recall)及F-measure等指标上均比"中心-周围"及谱残差模型有明显提高,其为进一步图像分析、对象识别及基于显著视觉关注的图像检索等理论及应用研究奠定了基础。 展开更多
关键词 显著对象 显著性区域 特征提取 倒数函数 显著
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显著对象的非监督粗糙认知算法 被引量:1
2
作者 李仲生 李仁发 蔡则苏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期202-209,共8页
提出了一种显著对象非监督粗糙认知算法.算法首先定义了一种粒计算模型,然后按双概念拓扑划分论域,依据尺度过滤掉过小拓扑等价类;用拓扑连通强度、拓扑分布密度等计算出拓扑等价类的拓扑显著度;借改进Fisher线性判别算法找到最大跃变点... 提出了一种显著对象非监督粗糙认知算法.算法首先定义了一种粒计算模型,然后按双概念拓扑划分论域,依据尺度过滤掉过小拓扑等价类;用拓扑连通强度、拓扑分布密度等计算出拓扑等价类的拓扑显著度;借改进Fisher线性判别算法找到最大跃变点,裁掉拓扑显著度过小的拓扑等价类,得到候选区;以维扫梯度等捕捉拓扑等价类间的渐变模式,完成局部粗糙分割,得到候选对象,更新候选对象的拓扑显著度;再次调用Fisher线性判别算法裁减,如果还剩多个对象,用位权选择最终显著对象.最后,以实验分步验证了算法的执行过程,并与同类3种算法的提取结果作了比较分析,证实了新算法有着较优的语义逼近能力和快捷的速度. 展开更多
关键词 粒计算模型 显著对象 粗糙认知 图像处理 Fisher线性判别算法
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非清晰区域抑制下的显著对象检测方法 被引量:1
3
作者 郑阳 刘纯平 +1 位作者 柳恭 王朝晖 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2012年第3期84-88,共5页
基于上下文感知的显著区域检测模型(Context-Aware,CA)对于大目标和复杂背景图像中显著对象检测存在检测内容缺失和误检的问题.在CA模型的基础上,引入图像清晰度的视觉反差特性,提出非清晰区域抑制下的图像显著对象检测方法.该方法以离... 基于上下文感知的显著区域检测模型(Context-Aware,CA)对于大目标和复杂背景图像中显著对象检测存在检测内容缺失和误检的问题.在CA模型的基础上,引入图像清晰度的视觉反差特性,提出非清晰区域抑制下的图像显著对象检测方法.该方法以离散度作为判断图像中是否存在清晰度差异的标准,并对存在差异的图像进行抑制.实验结果表明,非清晰区域抑制的CA方法可以在较好的解决大目标检测和复杂背景误检问题,提高了显著对象检测精度. 展开更多
关键词 上下文感知 清晰度 显著 显著对象检测
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基于Graph Cut和超像素的自然场景显著对象分割方法 被引量:7
4
作者 苏金玲 王朝晖 《苏州大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第2期27-33,共7页
针对自然场景图像,提出了一种快速的显著对象自动分割方法.首先,将图像从RGB颜色空间变换至HSV颜色空间,利用色调和亮度等特征获得显著度图,得到待分割对象所在的区域;然后利用改进的分水岭算法将原始图像预分割为若干子区域,将这些区... 针对自然场景图像,提出了一种快速的显著对象自动分割方法.首先,将图像从RGB颜色空间变换至HSV颜色空间,利用色调和亮度等特征获得显著度图,得到待分割对象所在的区域;然后利用改进的分水岭算法将原始图像预分割为若干子区域,将这些区域描述为超像素,使用混合高斯分布描述其特征,用于构建图切分方法的网络图,经过迭代分割之后,获得最终的显著对象.实验结果表明,该算法与人工交互的图切分算法相比,能自动获得前景和背景的先验知识,在不影响分割精度的情况下,加快了分割速度. 展开更多
关键词 显著对象 图切分 超像素 视觉注意模型
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基于显著对象的贝叶斯多目标检测方法
5
作者 刘龙 柳恭 尤亚 《软件导刊》 2013年第7期26-29,共4页
针对多目标图像检测存在的误检问题,结合低层特征和中层提示,提出了一个新的基于显著对象的贝叶斯框架下的多目标检测方法。该方法首先用上下文感知显著检测方法获取图像的低层特征信息,然后用Ncut图像分割取得图像的显著中层信息提示,... 针对多目标图像检测存在的误检问题,结合低层特征和中层提示,提出了一个新的基于显著对象的贝叶斯框架下的多目标检测方法。该方法首先用上下文感知显著检测方法获取图像的低层特征信息,然后用Ncut图像分割取得图像的显著中层信息提示,即多目标的类别标签信息,根据低层和中层信息提示来计算先验显著图,最后使用贝叶斯方法计算获得图像的后验显著图。实验结果表明,该方法提高了显著对象检测精度,并且可以较好地解决多目标检测误检问题。 展开更多
关键词 显著对象 上下文感知 归一化切割 多目标检测 显著检测
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自然场景中的视觉显著对象检测 被引量:3
6
作者 田明辉 万寿红 岳丽华 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2010年第11期1650-1657,共8页
显著对象检测是视觉注意机制的一个重要应用基础研究,对于图像检索、场景分析、图像标注与对象识别都有着重要的研究意义。基于Tresiman特征整合理论和Koch计算框架,提出一种自然场景中视觉显著对象的检测方法。该方法首先建立适用于彩... 显著对象检测是视觉注意机制的一个重要应用基础研究,对于图像检索、场景分析、图像标注与对象识别都有着重要的研究意义。基于Tresiman特征整合理论和Koch计算框架,提出一种自然场景中视觉显著对象的检测方法。该方法首先建立适用于彩色自然场景的视觉显著度模型,计算多种不同特征的显著度,然后在融合不同特征的综合显著度图中提取显著对象。实验结果表明,与经典的Itti模型相比,这种方法不仅检测快速而且更准确地将视觉显著对象从背景中分离出来,更符合人眼的真实视觉注意过程。 展开更多
关键词 显著对象检测 视觉显著 视觉注意 自然场景
原文传递
基于多任务深度卷积神经网络的显著性对象检测算法 被引量:12
7
作者 杨帆 李建平 +1 位作者 李鑫 陈雷霆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期91-96,共6页
针对当前基于深度学习的显著性对象检测算法不能准确保存对象边缘的区域,从而导致检测出的显著性对象边缘区域模糊、准确率不高的问题,提出了一种基于多任务深度学习模型的显著性对象检测算法。首先,基于深度卷积神经网络(CNN),训练一... 针对当前基于深度学习的显著性对象检测算法不能准确保存对象边缘的区域,从而导致检测出的显著性对象边缘区域模糊、准确率不高的问题,提出了一种基于多任务深度学习模型的显著性对象检测算法。首先,基于深度卷积神经网络(CNN),训练一个多任务模型分别学习显著性对象的区域和边缘的特征;然后,利用检测到的边缘生成大量候选区域,再结合显著性区域检测的结果对候选区域进行排序和计算权值;最后提取出完整的显著性图。在三个常用标准数据集上的实验结果表明,所提方法获得了更高的准确率,其中F-measure比基于深度学习的算法平均提高了1.9%,而平均绝对误差(MAE)平均降低了12.6%。 展开更多
关键词 显著对象检测 深度学习 边缘检测 多任务神经网络 显著 卷积神经网络
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基于结构感知深度神经网络的显著性对象检测算法 被引量:5
8
作者 李鑫 陈雷霆 蔡洪斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2195-2199,共5页
由于现有的基于深度神经网络的显著性对象检测算法忽视了对象的结构信息,使得显著性图不能完整地覆盖整个对象区域,导致检测的准确率下降。针对此问题,提出一种结构感知的深度显著性对象检测算法。该算法基于一种多流结构的深度神经网络... 由于现有的基于深度神经网络的显著性对象检测算法忽视了对象的结构信息,使得显著性图不能完整地覆盖整个对象区域,导致检测的准确率下降。针对此问题,提出一种结构感知的深度显著性对象检测算法。该算法基于一种多流结构的深度神经网络,包括特征提取网络、对象骨架检测子网络、显著性对象检测子网络和跨任务连接部件四个部分。首先,在显著性对象子网络的训练和测试阶段,通过对象骨骼检测子网络学习对象的结构信息,并利用跨任务连接部件使得显著性对象检测子网络能自动编码对象骨骼子网络学习的信息,从而感知对象的整体结构,克服对象区域检测不完整问题;其次,为了进一步提高所提方法的准确率,利用全连接条件随机场对检测结果进行进一步的优化。在三个公共数据集上的实验结果表明,该算法在检测的准确率和运行效率上均优于现有存在的基于深度学习的算法,这也说明了在深度神经网络中考虑对象结构信息的捕获是有意义的,有助于提高模型准确率。 展开更多
关键词 显著对象检测 深度学习 显著 卷积神经网络 对象骨架检测
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基于双层多尺度神经网络的显著性对象检测算法 被引量:1
9
作者 李鑫 陈雷霆 +2 位作者 蔡洪斌 李建平 杨帆 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第11期1-7,共7页
为了提高显著性对象检测的准确率,本文提出一种基于双层多尺度神经网络的深度模型.不同于现有的深度神经网络模型.首先,该模型以由精到粗的方式进行深度特征学习,并且定位显著性对象的初始位置;然后,以由粗到精的方式整合多尺度上下文... 为了提高显著性对象检测的准确率,本文提出一种基于双层多尺度神经网络的深度模型.不同于现有的深度神经网络模型.首先,该模型以由精到粗的方式进行深度特征学习,并且定位显著性对象的初始位置;然后,以由粗到精的方式整合多尺度上下文语义信息,从而精确检测整个显著性对象区域,输出相应的显著性图;最后,为了进一步提高检测结果的准确率,利用全连接条件随机场对输出的显著性图进行优化,得到最终的显著性对象检测结果.在多个显著性对象检测公共数据集的验证结果表明,本文算法在运行效率和准确率上均优于当前传统显著性对象检测算法以及现有的基于深度学习的显著性对象检测算法. 展开更多
关键词 显著对象检测 深度学习 深度卷积网络 条件随机场
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结合语义辅助和边缘特征的显著对象检测
10
作者 代胜选 许林峰 +1 位作者 刘芳瑜 贺斌 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期3243-3256,共14页
目的 现有的显著对象检测模型能够很好地定位显著对象,但是在获得完整均匀的对象和保留清晰边缘的任务上存在不足。为了得到整体均匀和边缘清晰的显著对象,本文提出了结合语义辅助和边缘特征的显著对象检测模型。方法 模型利用设计的语... 目的 现有的显著对象检测模型能够很好地定位显著对象,但是在获得完整均匀的对象和保留清晰边缘的任务上存在不足。为了得到整体均匀和边缘清晰的显著对象,本文提出了结合语义辅助和边缘特征的显著对象检测模型。方法 模型利用设计的语义辅助特征融合模块优化骨干网的侧向输出特征,每层特征通过语义辅助选择性融合相邻的低层特征,获得足够的结构信息并增强显著区域的特征强度,进而检测出整体均匀的显著对象。通过设计的边缘分支网络以及显著对象特征得到精确的边缘特征,将边缘特征融合到显著对象特征中,加强特征中显著对象边缘区域的可区分性,以便检测出清晰的边缘。同时,本文设计了一个双向多尺度模块来提取网络中的多尺度信息。结果 在4种常用的数据集ECSSD(extended complex scene saliency dataset)、DUT-O(Dalian University of Technology and OMRON Corporation)、HKU-IS和DUTS上与12种较流行的显著模型进行比较,本文模型的最大F值度量(max F-measure, MaxF)和平均绝对误差(mean absolution error, MAE)分别是0.940、0.795、0.929、0.870和0.041、0.057、0.034、0.043。从实验结果看,本文方法得到的显著图更接近真值图,在MaxF和MAE上取得最佳性能的次数多于其他12种方法。结论 本文提出的结合语义辅助和边缘特征的显著对象检测模型十分有效。语义辅助特征融合和边缘特征的引入使检测出的显著对象更为完整均匀,对象的边缘区分性也更强,多尺度特征提取进一步改善了显著对象的检测效果。 展开更多
关键词 显著对象检测 全卷积神经网络 语义辅助 边缘特征融合 多尺度提取
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基于金字塔特征与边缘优化的显著性对象检测
11
作者 田旭 彭飞 +2 位作者 刘飞 陈庆文 闫馨宇 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2022年第2期35-43,共9页
针对图像显著性对象检测领域中多尺度特征提取不充分、对象边缘模糊等问题,提出了一个端到端的基于注意力嵌入的金字塔特征以及渐进边缘优化的显著性对象检测模型。首先,设计了由多个扩张卷积构成的注意力嵌入的密集空洞金字塔模块(AEDA... 针对图像显著性对象检测领域中多尺度特征提取不充分、对象边缘模糊等问题,提出了一个端到端的基于注意力嵌入的金字塔特征以及渐进边缘优化的显著性对象检测模型。首先,设计了由多个扩张卷积构成的注意力嵌入的密集空洞金字塔模块(AEDAPM),在不减小特征分辨率的前提下,得到丰富且有效的多级多尺度特征;其次,为了解决显著性对象边缘模糊的问题,提出了渐进边缘优化模块(SEOM),在特征恢复分辨率的过程中逐步补充空间细节信息,使模型检测出的显著对象能够拥有清晰的边缘轮廓。在DUTS-TE、ECSSD、DUT-OMRON、HKU-IS、PASCAL-S 5个显著性领域公开的数据集上与其他12种已有的先进方法在3个常用指标下进行了比较,结果表明:所提方法能够得到更加准确、边缘更加清晰的显著性结果。此外,自对比实验也充分证明了提出的注意力嵌入的密集空洞金字塔模块和渐进边缘优化模块的有效性。 展开更多
关键词 显著对象检测 多尺度特征提取 全卷积神经网络 边缘特征提取 深度学习
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基于改进判别区域特征融合算法的近色背景绿色桃子识别 被引量:24
12
作者 黄小玉 李光林 +1 位作者 马驰 杨士航 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第23期142-148,共7页
针对机器视觉识别中自然光照条件下未成熟绿色果实的识别存在颜色与背景相似、光照不均、果叶遮挡等问题,该文提出在判别区域特征集成(discriminative regional feature integration,DRFI)算法框架的基础上,结合颜色、纹理、形状特征,... 针对机器视觉识别中自然光照条件下未成熟绿色果实的识别存在颜色与背景相似、光照不均、果叶遮挡等问题,该文提出在判别区域特征集成(discriminative regional feature integration,DRFI)算法框架的基础上,结合颜色、纹理、形状特征,对未成熟绿色桃子进行识别。首先通过基于图的图像分割(graph-based image segmentation)算法,取不同的参数将图像分割为多层,再计算各层图像的显著图,并用线性组合器将其融合,得到DRFI显著图。再用OTSU算法得到的阈值自适应调整之后对DRFI显著图进行分割,减少了显著图中识别为低概率果实的误分割。对于分割后仍存在的果实相互粘连的情况,通过控制标记符和距离变换相结合的分水岭分割算法将其分开。试验结果表明:该方法在训练集中的准确识别率为91.7%,在验证集中的准确识别率为88.3%,与相关文献报道的结果以及原始DRFI算法在验证集中的检测结果相比,该文方法的准确识别率提高了3.7~10.7个百分点,较有效地解决了颜色相近和果叶遮挡问题,可为果树早期估产和绿色果实采摘自动化、智能化提供参考。 展开更多
关键词 机器视觉 图像处理 算法 桃子 显著对象检测 特征提取 分水岭变换 识别
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基于多尺度信息处理和Gabor初始化的图像显著性对象检测 被引量:2
13
作者 闯跃龙 张石清 赵小明 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期834-841,共8页
基于全卷积网络的图像显著性检测获得了广泛的关注,并取得了令人瞩目的检测性能。然而,该类型神经网络依然存在许多问题,如高复杂网络导致难以训练、显著性对象边缘结果不准确等。针对这些问题,本文提出基于Gabor初始化的卷积神经网络... 基于全卷积网络的图像显著性检测获得了广泛的关注,并取得了令人瞩目的检测性能。然而,该类型神经网络依然存在许多问题,如高复杂网络导致难以训练、显著性对象边缘结果不准确等。针对这些问题,本文提出基于Gabor初始化的卷积神经网络。该网络主要特点包括:1)利用Gabor特征初始化卷积神经网络,提高神经网络训练效率;2)构建多尺度桥接模块,有效衔接编码和解码阶段,进而提高显著性检测结果;3)提出加权交叉熵损失函数,提高训练效果。实验结果表明,本文提出的神经网络在三个不同的数据集上均显示出优异的显著性对象检测性能。 展开更多
关键词 多尺度信息 GABOR 显著对象检测 卷积神经网络
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智能视频内容感知——语义和3D空间的融合
14
作者 朱方 陆平 +2 位作者 钱小兵 韩炳涛 欧阳新志 《人工智能》 2020年第2期83-89,共7页
近年来,数字媒体在传播方式、应用模式、内容制作方面都爆发出前所未有的活力和智能属性。丰富多彩的实景和数字内容融合能够引人入胜的前提是智能视频内容的感知和理解,如年轻社群喜闻乐见的基于人脸检测的表情动画体验。近年来,随着... 近年来,数字媒体在传播方式、应用模式、内容制作方面都爆发出前所未有的活力和智能属性。丰富多彩的实景和数字内容融合能够引人入胜的前提是智能视频内容的感知和理解,如年轻社群喜闻乐见的基于人脸检测的表情动画体验。近年来,随着深度学习技术的不断完善和快速发展,智能视频内容感知无论从内容语义理解还是显著对象及场景的3 D空间信息感知都取得了显著飞跃,同时语义和3 D空间的联合探索也为视频内容感知开启了更加“智能”的类脑理解方式。 展开更多
关键词 智能视频 内容感知 人脸检测 表情动画 数字媒体 显著对象 信息感知 深度学习技术
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