【摘 要】
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针对图像底层特征对感兴趣区域(ROI)提取的影响程度问题,提出了一种方向特征融合的ROI提取算法.利用眼动实验数据得到实际的ROI图和方向叠加图计算相似度,融合方向叠加图和St
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60970098,60803024);国家自然科学基金重大研究计划资助项目(90715043);湖南省自然科学基金资助项目(11JJ3067);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(201021200062)
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针对图像底层特征对感兴趣区域(ROI)提取的影响程度问题,提出了一种方向特征融合的ROI提取算法.利用眼动实验数据得到实际的ROI图和方向叠加图计算相似度,融合方向叠加图和Stentiford视觉注意图,经反馈和权重调整后,得到不同图像类别的最佳权重和ROI图.根据该算法对图像ROI提取的结果,分析了平均反馈距离和图像位置等方向特征对提取ROI图的不同影响.实验结果表明:该算法的总体效果较好,特别是对于方向特征显著且物体较少的图像,能准确地提取图中ROI.
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