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显著子区域在线选择的目标鲁棒跟踪

控制与决策 2014年第10期29卷 1788-1792页

作者：赵宇宙陈宗海中国科学技术大学自动化系合肥230027

针对复杂环境下的视觉目标鲁棒跟踪问题,模拟人视觉选择注意显著区域的智能特性,提出一种在线选择目标显著子区域的跟踪方法.根据中心-周围差异和相对背景的差异提取具有区分性的子区域,通过跟踪误差分析子区域时序一致性,选择稳定的显... 详细信息

针对复杂环境下的视觉目标鲁棒跟踪问题,模拟人视觉选择注意显著区域的智能特性,提出一种在线选择目标显著子区域的跟踪方法.根据中心-周围差异和相对背景的差异提取具有区分性的子区域,通过跟踪误差分析子区域时序一致性,选择稳定的显著子区域,利用子区域局部与目标整体的空间关系估计目标位置.实验结果表明,通过动态选择显著的目标子区域,能够提高对部分遮挡和背景相似干扰影响的适应性.

关键词：目标鲁棒跟踪局部模型显著区域粒子滤波

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基于场景显著区域的改进闭环检测算法

机器人 2017年第1期39卷 23-35页

作者：李维鹏张国良姚二亮徐君林志林火箭军工程大学陕西西安710025

针对闭环路径不一致、闭环视角变化较大的VSLAM(视觉同时定位与地图创建)闭环检测问题,提出了一种基于场景显著区域的改进闭环检测算法.首先设计了基于场景显著区域的闭环检测架构,并构建了相应的闭环全概率模型.其次,提出了融合特征跟... 详细信息

针对闭环路径不一致、闭环视角变化较大的VSLAM(视觉同时定位与地图创建)闭环检测问题,提出了一种基于场景显著区域的改进闭环检测算法.首先设计了基于场景显著区域的闭环检测架构,并构建了相应的闭环全概率模型.其次,提出了融合特征跟踪率与RGB直方图匹配的关键帧选取方法,降低了闭环检测过程的信息冗余.然后,采用基于逆向索引的预匹配场景选取方法,极大地提高了闭环检测的实时性.最后,根据本文的场景显著区域的几何特点给出了显著区域之间的观测几何匹配概率,提高了闭环检测算法对歧义场景的分辨能力.与FAB-MAP 2.0的对比实验表明,在保证较高的闭环准确率的条件下,本文算法能够有效提高对不重合路径闭环以及大视角变化的闭环的召回率,并具有良好的实时性.

关键词：同时定位与地图创建闭环检测逆向索引显著区域大视角变化

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高鲁棒性图像显著区域提取及描述方法

北京工业大学学报 2012年第9期38卷 1343-1347页

作者：陈秀新贾克斌孙晓荣北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

针对现有的图像显著区域提取及描述方法中存在的计算复杂、鲁棒性差等问题,提出了一种新的显著区域提取和描述方法.首先,通过基于连通区域的方法提取图像中的显著区域,然后,采用不变矩描述子对区域的特征进行描述.实验结果表明,该方法... 详细信息

针对现有的图像显著区域提取及描述方法中存在的计算复杂、鲁棒性差等问题,提出了一种新的显著区域提取和描述方法.首先,通过基于连通区域的方法提取图像中的显著区域,然后,采用不变矩描述子对区域的特征进行描述.实验结果表明,该方法能有效地提取和描述图像中的显著区域,且对平移、旋转和缩放变换具有很高的鲁棒性.

关键词：显著区域 TRS不变矩不变矩

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利用多尺度频域分析的图像显著区域检测

哈尔滨工程大学学报 2010年第3期31卷 361-365页

作者：张巧荣顾国昌刘海波肖会敏哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 河南财经学院计算机与信息工程学院河南郑州450002

针对显著区域检测中的视觉显著性度量问题,提出了一种通过对图像的频域特征进行多尺度分析来计算显著性的方法.在多个尺度上提取图像底层特征,在频域分析各种特征图的幅度谱和相位谱,在空间域上构造相应的显著图.根据显著图,检测出图像... 详细信息

针对显著区域检测中的视觉显著性度量问题,提出了一种通过对图像的频域特征进行多尺度分析来计算显著性的方法.在多个尺度上提取图像底层特征,在频域分析各种特征图的幅度谱和相位谱,在空间域上构造相应的显著图.根据显著图,检测出图像中的显著区域.在多种自然图像和人工图像上进行实验.实验结果表明,该方法能迅速检测出与人类视觉注意结果一致的显著区域,并且在高强度噪声图像中也能取得很好的检测效果.

关键词：显著区域显著图视觉注意幅度谱多尺度分析频域分析

基于视觉系统“What”和“Where”通路的图像显著区域检测

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模式识别与人工智能 2006年第2期19卷 155-160页

作者：田媚罗四维齐英剑廖灵芝北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

受神经解剖学和心理学中有关视觉系统研究成果的启发,提出一个新的基于"what"和"where"通路的图像显著区域检测模型.该模型包括显著区发现和显著区转移这两个感知过程,首先通过度量统计特征显著性,找到第一个显著区域和潜在目标,然后计... 详细信息

受神经解剖学和心理学中有关视觉系统研究成果的启发,提出一个新的基于"what"和"where"通路的图像显著区域检测模型.该模型包括显著区发现和显著区转移这两个感知过程,首先通过度量统计特征显著性,找到第一个显著区域和潜在目标,然后计算当前潜在目标的吸引力以确定下一个显著区域及相应的潜在目标,以此循环直到得到整幅图像的信息,该方法应用于多幅自然图像的实验,结果证实该模型检测效果较好,并具有一定的抗噪能力.

关键词：视觉系统显著区域特征显著性注意转移

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基于视点转移和视区追踪的图像显著区域检测

软件学报 2004年第6期15卷 891-898页

作者：张鹏王润生国防科学技术大学ATR国家重点实验室湖南长沙410073

借鉴心理学中有关视觉注意的研究成果,提出了一个基于视点转移和视区追踪的显著区域检测模型.它首先通过视点转移利用全局显著性度量找到显著区域的位置,然后通过视区追踪利用局部显著性度量确定显著区域的尺寸,并通过视点转移与视区追... 详细信息

借鉴心理学中有关视觉注意的研究成果,提出了一个基于视点转移和视区追踪的显著区域检测模型.它首先通过视点转移利用全局显著性度量找到显著区域的位置,然后通过视区追踪利用局部显著性度量确定显著区域的尺寸,并通过视点转移与视区追踪的循环交替依次得到一系列显著区域.根据该模型开发出了一个新的显著区域检测算法.将其应用于多种真实图像,在检测效果、运算速度和抗噪能力等方面均获得了较为满意的实验结果.

关键词：视觉注意视觉显著性显著区域图像分析

结合高斯多尺度变换和颜色复杂度计算的显著区域检测

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仪器仪表学报 2012年第2期33卷 405-412页

作者：赵倩曹家麟胡越黎上海大学机电工程与自动化学院上海200072 上海电力学院电子科学与技术系上海200090

提出一种结合全局和局部对比度的数据驱动自底向上的视觉计算模型,采用高斯多尺度变换和颜色复杂度计算相结合的方法检测图像的显著区域。图像经过高斯金子塔多尺度变换后,用改进的冗余计算方法,在频域中消除全局冗余信息,初步将大范围... 详细信息

提出一种结合全局和局部对比度的数据驱动自底向上的视觉计算模型,采用高斯多尺度变换和颜色复杂度计算相结合的方法检测图像的显著区域。图像经过高斯金子塔多尺度变换后,用改进的冗余计算方法,在频域中消除全局冗余信息,初步将大范围的目标从周围环境中分离出来,并均匀地突显目标,利用多尺度特征子图点对点平方融合使全局显著区域显著度进一步增强,背景冗余信息进一步得到消弱;同时采用改进的像素颜色复杂度计算方法得到局部显著图,最后用最大类间方差法(Ostu)分割出图像中的显著区域。在多种自然图像上进行实验,实验结果表明,该方法能迅速检测出与人类视觉结果一致的显著区域。

关键词：显著图显著区域高斯多尺度变换颜色复杂度

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基于深度学习的显著区域提取方法

数据采集与处理 2020年第3期35卷 474-482页

作者：梁晔马楠刘宏哲北京联合大学信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100044

目前显著区域提取方法通常会设计多个复杂的网络结构,导致计算和存储代价较高。深度学习网络本身具有多尺度的特点,不同的卷积层特征具有不同的空间分辨率,可以避免复杂网络结构的设计。基于此,本文设计了一种新颖的基于深度学习的显著... 详细信息

目前显著区域提取方法通常会设计多个复杂的网络结构,导致计算和存储代价较高。深度学习网络本身具有多尺度的特点,不同的卷积层特征具有不同的空间分辨率,可以避免复杂网络结构的设计。基于此,本文设计了一种新颖的基于深度学习的显著性检测网络,既考虑了特征的多尺度特点,又考虑了图像中显著区域的大小对显著区域检测结果的影响。实验中以流行的基准数据集作为实验对象,结果证明了本文方法的优越性能。

关键词：深度学习显著区域多尺度

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基于对象性的显著区域检测方法

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