检索结果-南通市图书馆

计算机研究与发展 2012年第1期49卷 202-209页

作者：李仲生李仁发蔡则苏湖南大学网络与信息安全湖南省重点实验室长沙410082 邵阳学院信息工程系湖南邵阳422000 哈尔滨工业大学计算机学院哈尔滨150001

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... 详细信息

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.

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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基于倒数函数-谱残差的显著对象探测和提取方法

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计算机应用 2017年第7期37卷 2071-2077页

作者：陈文兵鞠虎陈允杰南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

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"... 详细信息

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。

关键词：显著对象显著性区域特征提取倒数函数显著图

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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

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苏州大学学报（自然科学版） 2012年第2期28卷 27-33页

作者：苏金玲王朝晖苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

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... 详细信息

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.

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

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软件导刊 2013年第7期12卷 26-29页

作者：刘龙柳恭尤亚苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

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,... 详细信息

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。

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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智能视频内容感知——语义和3D空间的融合

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人工智能 2020年第2期 83-89页

作者：朱方陆平钱小兵韩炳涛欧阳新志中兴通讯中兴通讯大视频(数字视频和计算机视觉)技术专家委员会中兴通讯战略与技术专家委员会业务组国家移动网络和移动通讯多媒体技术国家重点实验室中国计算机学会中国人工智能学会图形图像专委会中国通信学会 Linux深度学习基金会中兴通讯技术专家委员会

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... 详细信息

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。

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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