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图像通用目标的无监督检测
被引量:
8
1
作者
宋修锐
吴志勇
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期160-168,共9页
为了实现对图像中多种类目标的检测,缩短目标搜索时间,本文基于图像目标的3个显著性线索(显著性检测,颜色对比,超像素跨越),构建了一种改进的通用无监督目标检测模型。通过机器学习center-surrounding比例参数,计算各个线索的显著度得分...
为了实现对图像中多种类目标的检测,缩短目标搜索时间,本文基于图像目标的3个显著性线索(显著性检测,颜色对比,超像素跨越),构建了一种改进的通用无监督目标检测模型。通过机器学习center-surrounding比例参数,计算各个线索的显著度得分,并在朴素贝叶斯框架下对这3个目标显著性线索进行融合,以最终确定窗口中包含图像目标的概率。实验参数在PASCAL VOC 2007图像库进行检测,检测率为28.94%,击中率达96.99%;在MSRC图片库进行检测,检测率为80.64%,击中率达99.10%;得到的结果证明了本文模型的通用性。另外,该模型对单幅图像的处理时间较Bogdan的检测模型提高了40%,改进了目标检测效率。本文模型可为后续的目标识别,图像分割提供更快、更准确的先验位置信息。
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关键词
无监督检测
显著性检测
颜色对比
超像素跨越
贝叶斯融合
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职称材料
题名
图像通用目标的无监督检测
被引量:
8
1
作者
宋修锐
吴志勇
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院大学
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期160-168,共9页
基金
国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2008AA7034320B)
文摘
为了实现对图像中多种类目标的检测,缩短目标搜索时间,本文基于图像目标的3个显著性线索(显著性检测,颜色对比,超像素跨越),构建了一种改进的通用无监督目标检测模型。通过机器学习center-surrounding比例参数,计算各个线索的显著度得分,并在朴素贝叶斯框架下对这3个目标显著性线索进行融合,以最终确定窗口中包含图像目标的概率。实验参数在PASCAL VOC 2007图像库进行检测,检测率为28.94%,击中率达96.99%;在MSRC图片库进行检测,检测率为80.64%,击中率达99.10%;得到的结果证明了本文模型的通用性。另外,该模型对单幅图像的处理时间较Bogdan的检测模型提高了40%,改进了目标检测效率。本文模型可为后续的目标识别,图像分割提供更快、更准确的先验位置信息。
关键词
无监督检测
显著性检测
颜色对比
超像素跨越
贝叶斯融合
Keywords
unsupervised detection
saliency detection
color contrast
superpixel straddling
Naive Bayes fusion
分类号
TP391.4 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图像通用目标的无监督检测
宋修锐
吴志勇
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
8
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