显著性物体检测相关论文
显著性物体检测旨在快速定位图像中的显著性目标，可用于目标检测和识别、关键点定位、视觉跟踪、语义分割等计算机视觉任务中。为梳......
从自然场景中高效提取感兴趣的重要信息是计算机视觉必须解决的问题,人类视觉系统是借助视觉注意机制来处理这一问题,其中涉及特征......
显著性物体检测旨在识别图片中在视觉上最鲜明的物体,在各种视觉任务中扮演着重要角色。然而,准确检测显著性物体仍是一件具有挑战......
近年来,视觉显著性检测在图像分割、图像检索、目标跟踪、图像压缩、行人检测等方面的广泛应用,使得它逐渐成为计算机视觉领域的一......
在显著性物体检测领域,有针对单幅图像的显著性物体检测技术和针对多幅图像的协同显著性物体检测技术两个方面。这两项技术都是利......
随着信息技术不断发展,海量图像和视频的时代已经到来,其信息量之大给计算机视觉处理带来了新的挑战。对于纷繁复杂的环境,人类可......
近年来,随着信息技术的发展和大数据时代的到来,图像的数量呈现出爆发式地增长趋势。如何从浩如烟海的图像数据中快速有效地寻找有......
深度信息已被证明在显著性物体检测中是一个实用信息,但是深度信息和RGB信息如何更好地实现互补从而达到更高的性能仍是一个值得探......
本文根据在显著性检测领域的问题,提出一种基于区域特征聚类的RGBD显著性物体检测算法.首先使用结合深度信息的超像素算法对图片分......
针对现有基于背景模板的方法不能完整检测部分区域与背景具有相似特征的显著性目标这一问题,提出了一种基于轮廓检测的显著性目标......
针对图像显著性检测中广泛运用的中心-四周对比度方法存在的缺陷,提出了中心-对角对比度(corner-surround contrast,CSC)算法,实现......
人类的视觉系统能够迅速地、有选择地从视觉场景中检测出感兴趣的目标或者具有显著特征的物体,并根据更高层次的视觉任务目的对它......
现有的大部分基于扩散理论的显著性物体检测方法只用了图像的底层特征来构造图和扩散矩阵,并且忽视了显著性物体在图像边缘的可能......
图像显著性检测旨在模拟人类视觉系统以分析图像内容得到图像中最引人注意的部分,主要用于处理人眼注视点预测和显著性物体检测这......
人类视觉注意力机制一直都是研究的热点,其中一个重要的分支就是显著性检测。研究场景中的显著性区域或物体检测,一方面有助于理解......
显著物体检测是计算机理解周围环境重要的第一步。它的任务是让计算机能够模仿人的注意力机制去检测出图像中吸引人注意的区域。这......
显著性检测的目标是快速找出图像视频等视觉数据中最吸引人注意的区域,作为计算机视觉领域的基本任务之一,近年来倍受关注,众多的......
显著性物体检测的关键在于准确地突出前景区域,多数传统方法在处理复杂背景图像时效果不理想。针对上述问题,提出了一种基于前景增......
显著性物体检测主要是要识别一个场景中最吸引人的区域。近年来,这个基础性的工作在很多计算机视觉应用中都发挥了至关重要的作用,......
近年来,图像的数量随着移动互联网的发展呈现爆发式的增长。为了从海量图像数据中寻找自己所需的信息,人们迫切需要快速、准确的图......
人类视觉系统在面对自然场景时具有快速搜索和定位感兴趣目标的能力,这种视觉注意机制是人们日常生活中处理视觉信息的重要机制。......
