视觉信息的稀疏表示与显著度检测方法

来源 :哈尔滨师范大学自然科学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：romotic

【摘要】

：

图像的表示方法和测量方法是显著度检测模型的两个重要研究问题.不同于早期工作中通过对大量自然图像统计得到稀疏特征的方法,提出了通过对当前输入信号进行自适应学习来获得特征的方法.在显著度检测阶段,对每个特征都定义了背景活动率(BFR),提出了用特征活动率(FAR)来测量自底向上的视觉显著度.特征活动率(FAR)在生物学中是可信的、易于计算,并具有令人满意的性能.通过对人眼轨迹定位和心理模型以及自然图像

【作者】

：

金巨波张莉

【机构】

：

黑龙江财经学院

【出处】

：

哈尔滨师范大学自然科学学报

【发表日期】

：

2014年01期

【关键词】

：

视觉注意模型 K-SVD算法背景活动率特征活动率 Visual attention model K-SVD algorithm Background f

【基金项目】

：

2013年黑龙江省高等教育教学改革项目

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