【摘 要】
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提出基于脊回归的显著图融合方法以获得更好的检测效果。在训练集中寻找待检测图像的近邻图像集,对近邻图像集采用脊回归方法对多种显著性检测方法的融合系数进行估计,进而对不同检测方法的显著图进行融合。该方法充分考虑了检测方法的差异性,很好的解决检测图像在没有基准二值标注下显著图的融合问题。试验采用流行的显著性数据集和显著性检测方法,本研究方法在ECSSD数据集上的AUC为0.911,在HKU-IS数据集上
【机 构】
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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;北京联合大学机器人学院,北京100044;北京联合大学信息服务工程重点实验室,北京100101
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提出基于脊回归的显著图融合方法以获得更好的检测效果。在训练集中寻找待检测图像的近邻图像集,对近邻图像集采用脊回归方法对多种显著性检测方法的融合系数进行估计,进而对不同检测方法的显著图进行融合。该方法充分考虑了检测方法的差异性,很好的解决检测图像在没有基准二值标注下显著图的融合问题。试验采用流行的显著性数据集和显著性检测方法,本研究方法在ECSSD数据集上的AUC为0.911,在HKU-IS数据集上的AUC为0.987,在DUT-OMRON数据集上的AUC为0.953,结果验证了融合方法的有效性。
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