【摘 要】
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为了进一步提高显著性目标检测的准确性,提出基于不同特征流形排序和联合连通性先验的显著性检测算法.针对现有基于流形排序的算法在图的构建中存在的边权重计算和顶点的连接
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61201323);陕西省自然科学基金项目(No.2017JM6026)资助~~
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为了进一步提高显著性目标检测的准确性,提出基于不同特征流形排序和联合连通性先验的显著性检测算法.针对现有基于流形排序的算法在图的构建中存在的边权重计算和顶点的连接问题,使用不同种特征计算顶点间边的权重,并且改进顶点的连接方式,得到流形排序显著图.同时结合边界连通性先验和前景连通性先验得到联合连通性先验显著图.在不同尺度下进一步融合两种显著性结果,得到最终的显著图.通过与16种算法在4种数据集上的对比表明,文中算法可以得到更清晰、准确的检测结果.
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