视频显著性相关论文
视频显著物体检测旨在利用计算机快速有效地从视频中获取感兴趣区域,有助于后续的目标提取或者定位等处理。视频由于摄像机抖动、......
交通驾驶环境是一个复杂多变的动态场景,信息错综复杂。经验丰富的驾驶员受人的视觉选择性注意机制影响,能从大量的交通场景信息中......
随着深度学习的发展及神经网络在图像识别等计算机视觉任务中取得的显著效果,使得深度学习在诸如目标追踪、目标检测、行人再识别......
视频显著性对象检测,旨在找出视频每一帧中吸引人视觉注意的对象。由于其广泛的应用场景,近几年吸引了越来越多的研究兴趣。然而,......
随着智能产品在日常生活中的普及,以视频为载体的人体动作识别,因其具有重要的学术研究价值和商业应用前景,受到了国内外众多科研......
根据生理学和心理学的知识，人类视觉系统倾向于注视那些最能刺激神经系统的视觉信号。在图像或视频中，这些视觉信号所在的区域是图像......
人类在复杂场景中可以快速地辨识感兴趣的区域,进而完成对场景的理解,这是由人类视觉系统存在的视觉注意机制完成的。视觉信息主要......
人类经过长期进化具有了发达的视觉注意机制,能在复杂环境中快速选择性的发现感兴趣目标。如何模拟这种视觉注意机制是计算机视觉......
伴随着网络中信息的爆发增长,与其随之同时产生的还有渐渐增多的视频数据。对这些大量数据信息,若能够实现检索、浏览、存储时的高......
人类凭借眼睛和神经系统可以在极短的时间内发现场景中有价值的信息,若能使计算机具备这种快速信息提取能力,便可使它们高效地服务......
视频分割是指依据视频的低级或高级特征进行分析,并按照一定的分割准则提取出视频中的感兴趣区域。随着互联网技术的发展,计算机视......
如何高效提取视频内容即视频摘要化,一直是计算机视觉领域研究的热点。简单通过图像颜色、纹理等特征进行检测已无法有效、完整地......
传统稠密轨迹算法在人体动作识别中取得了较大的成功,但是其在轨迹的形成过程中将动作产生的轨迹和背景运动导致的轨迹进行了相同......
针对现有视频检测算法在空间和时间显著度上一致性不足,提出了空时一致性模型。首先构造梯度流场,整合空间上的颜色对比度与时间上......
生物学研究表明,人会明显地注意视频中的运动目标。为模拟该特性并快速完成视频显著图的计算,提出一种压缩域时空显著度检测方法（Te......
根据人眼的视觉特点,提出一种基于对比运动和空间方向一致性的算法,用来检测视频序列的显著性区域。在该算法中,首先针对每一帧图......
针对目前大多数视频显著性检测中背景复杂以及显著目标边缘模糊、显著目标内部存在空洞不能一致高亮的问题,提出了一种基于动静态......
随着物联网技术的发展,人们越来越容易从网络上获取到需要的视频图像资源,由于其中包含了大量无用信息,并且占用了大量的计算机存......
针对目前视频显著性检测算法中存在难以提取鲁棒的空时特征和缺乏有效的空时显著性融合模型问题,提出基于深度空时特征编码的视频......
针对目前显著性区域检测算法处理存在背景扰动的视频时鲁棒性较差的问题,本文提出一种基于时空信息自适应融合的视频显著性区域检......
视频编码技术作为现代信息技术中不可或缺的组成部分,是解决图像、视频数据爆炸式增长所带来的传输与存储问题的有效手段之一,被广......
随着科技飞速发展,大量的图像信息每时每刻都在不断地生成,为了对图像中的有效信息进行筛选和处理,人们以观察者对视觉场景中的内......
人类视觉注意机制能够将有限的认知资源聚集于场景中重要的刺激,而抑制那些不重要的信息。视频显著性检测即通过计算机模拟人类视......
