对象级特征引导的显著性视觉注意方法

发布时间：2019-09-28 05:40

【摘要】：针对已有视觉注意模型在整合对象特征方面的不足,提出一种新的结合高层对象特征和低层像素特征的视觉注意方法。首先,利用已训练的卷积神经网(CNN)对多类目标的强大理解能力,获取待处理图像中对象的高层次特征图;然后结合实际的眼动跟踪数据,训练多个对象特征图的加权系数,给出对象级突出图;紧接着提取像素级突出图,并和对象级突出图融合获得显著图;最后,在OSIE和MIT数据集上验证了该方法,并与国际上流行的视觉注意方法进行对比,结果显示该算法在OSIE数据集上获得的AUC值相对更高。实验结果表明,所提方法能够更加充分地利用图像中对象信息,提高显著性预测的准确率。
【作者单位】： 华中科技大学自动化学院;多谱信息处理技术国家重点实验室(华中科技大学);
【基金】：华为创新基金资助项目(YJCB2010022IN)~~
【分类号】：TP391.41
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本文编号：2543136