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该方法利用视觉注意模型生成的显著图的显著性信息和注意焦点的转移进行目标检测。
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according to saliency map, an image can be divided into salient part and background part roughly.
根据显著特征图,图像可以大致分为显著特征区域和背景区域。
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我们把显著性分析本身作为图像的一种特征,并结合主旨性特征来共同描述机场和非机场区域。
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采用K均值聚类的方法将图像象素划分为3类,根据颜色聚类索引图生成区域分割图,结合显著图和区域分割图提取图像感兴趣区。
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然后通过提取图像的显著图信息确定不同情感视觉单词的显著度,进而赋予情感视觉单词不同的权值。
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然后,对生成显著图的各个特征结合规则进行了优化,改进其中的颜色显著特征提取方式,利用SNoW人脸检测算法在所生成的显著区域进行人脸位置的精确检测。
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然后,根据模型重要性特征图,对纹理进行松弛操作,以重新分布图像中的信号信息。
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我们对基于区域全局对比显著检测模型进行扩展,将产出的显著图作为模型的初始输入。
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在获得的显著图的基础上,通过阈值分割和区域提取快速获得船只显著区域,为进一步的船只目标识别打下了良好的基础。
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基于视觉显著性和视觉信息处理模型的特征提取方法
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由于尺度空间关键点表征该点局部范围存在某一重要的图像信息,因此本文提出了利用关键点尺度及位置信息生成显著图方法。
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在成功提取静态和动态显著性特征的基础上,结合时空融合的VSA模型,生成整体显著图从而检测出MPEG压缩域视频显著区域。
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在显著图提取的基础上,提出一种感兴趣区域获取方法。
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the contrast prior and the proposed center prior are combined to compute an initial saliency map.
而后将对比度先验和新的中心先验结合来得到初始的显著图。
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该方法根据生物视觉注意机制与大脑皮质的认知过程,提取图像视觉特征。利用二阶高斯差分函数进行局部迭代,生成图像综合特征图和显著图。
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