检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海大学机电工程与自动化学院,上海200072 [2]上海电力学院电子科学与技术系,上海200090
出 处:《计算机工程》2011年第21期173-175,共3页Computer Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(60902085);上海市教育委员会科研创新基金资助项目(10ZZ118)
摘 要:基于显著图的目标检测方法不能精确地找到感兴趣目标的位置,或在同一感兴趣目标上检测出多个感兴趣区域。为此,提出一种视觉注意机制和模糊支持向量机(FSVM)相结合的算法。根据显著度和角点分布信息,从图像中获得包括单个目标的视觉窗口,并在窗口中采用FSVM算法分割目标和背景。实验结果表明,该方法符合生物的视觉注意机制,分割效果较好。Saliency map based the Region of Interesting(ROI) detection often has the problems of not able to locate object of interesting accurately and that many interesting object can be detected on the same ROI.A new technique for detecting regions of interest in a natural image by using visual attention model and Fuzzy Support Vector Machine(FSVM) is proposed.A visual window including single object is created according to the visual attention and edge information based on distribution of corner points from an image.By using FSVM based on affinity among samples,it can extract single object in the visual window.Experimental results show that it coincides with human visual attention mechanism and demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
关 键 词:感兴趣目标 显著图 模糊支持向量机 视觉注意 特征提取
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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