显著区域检测

作品数：54被引量：206H指数：8
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改进DTW算法的游泳训练视频手臂动作识别方法
《泉州师范学院学报》2024年第5期72-79,共8页舒小东 
福建省中青年教师教育科研项目(JAS19264)。
针对复杂场景下游泳训练视频不同手臂动作识别准确性不足的问题,研究一种基于改进动态时间规整(DTW)算法的游泳训练视频手臂动作识别方法.将图像划分为若干个超像素区域,并通过计算显著值将像素合并成显著区域;借助人体骨骼结构,从显著...
关键词：游泳训练视频 手臂动作 改进动态时间规整(DTW)算法 显著区域检测 
基于Relief算法的智能车辆牌照模糊识别方法
《吉林大学学报（信息科学版）》2023年第1期158-164,共7页刘洋宇 
深圳供电有限公司科技基金资助项目(201954623156)。
由于当前已有方法未能对车牌照进行降维处理,导致车牌照识别结果不准确,为此,提出一种基于Relief算法的智能车辆牌照模糊识别方法。采用Relief算法计算不同车牌图像特征的权重系数,对特征集进行降维处理。通过序列视频图像对智能车牌进...
关键词：RELIEF算法 智能车辆牌照 模糊识别 显著区域检测 图像增强 
细粒度显著区域引导的遥感图像场景分类
《激光与光电子学进展》2023年第4期404-411,共8页李飞扬 王江涛 王子阳 
国家自然科学基金(61976101);安徽省高校自然科学研究重大项目(KJ2018ZD038);安徽省高校优秀青年骨干教师国内访问研修项目(gxgnfx2021175)。
近年来,遥感图像场景在监测环境、勘探地球资源及预测自然灾害等方面有着越来越广泛的应用,大量的数据需求推动了遥感图像场景分类的快速发展。尽管基于深度学习的方法已经在场景分类方面取得了比较好的性能,但如何对背景复杂、尺度变...
关键词：深度学习 遥感 细粒度 显著区域检测 
基于相似性融合的显著区域检测方法研究
《江苏理工学院学报》2021年第6期50-58,共9页蒋益锋 胡琳娜 刘冉冉 
国家自然科学基金项目“基于分解-协调机制的非均匀采样非线性系统辨识方法研究”(62003150)。
提出一种简单有效的基于相似性融合的显著区域检测方法:首先,通过最小方差量化降低颜色数,在将量化图像分割为超像素后,融合环绕性和边界连通性线索计算超像素的加权融合显著值,加权系数基于融合方法的显著相似性获得;同时,引入融合修...
关键词：显著性 显著区域检测 相似性 融合 
基于DCT域视觉的场馆监控图像显著区域检测被引量：1
《计算机仿真》2021年第1期408-411,470,共5页魏泽国 赵长伟 
针对传统图像显著区域的目标运动检测能力不足,提出一种基于DCT域视觉的图像显著区域检测方法。以MCU为基本单位将监控图像分割成图块,利用DCT系数对颜色、亮度、纹理等特征向量进行提取计算得到全局对比度,运用最大类间方差法计算阈值...
关键词：显著区域检测 阈值分割 注视区 注视点 视区追踪 
基于视觉语义联合嵌入和注意力机制的情感预测被引量：8
《计算机科学》2020年第11期250-254,共5页蓝亦伦 孟敏 武继刚 
国家自然科学基金(61702114);广东省科技计划重点领域研发项目(2019B010121001)。
为了缓解图像视觉特征与情感语义特征之间存在的鸿沟,减弱图像中情感无关区域对情感分类的影响,提出了一种结合视觉语义联合嵌入和注意力模型的情感分类算法。首先利用自编码器学习图像的视觉特征和情感属性的语义特征的联合嵌入特征,...
关键词：视觉情感预测 视觉语义联合嵌入 注意力机制 显著区域检测 
视觉图像显著性检测综述被引量：15
《计算机科学》2020年第7期84-91,共8页袁野 和晓歌 朱定坤 王富利 谢浩然 汪俊 魏明强 郭延文 
国家自然科学基金项目(61502137);中央高校基本科研业务费(NJ2019010);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开题课题(KFKT2018B20);香港教育大学2018-19院长研究基金之早期职业计划种子基金(SFG-10);香港教育大学2018-19院长研究基金之跨学科研究计划基金(FLASS/DRF/IDS-3)。
当今图像数据呈爆炸式增长,如何利用计算机高效地获取、处理图片信息成为领域内重要的研究课题。在人类视觉注意机制的启发下,研究人员发现将这种机制引入机器图像处理任务中可以大大提高信息提取的效率,从而更好地节省有限的计算资源...
关键词：显著区域检测 视觉显著性检测 深度学习 机器学习 视觉注意机制 
多尺度显著区域检测图像压缩被引量：10
《中国图象图形学报》2020年第1期31-42,共12页曲海成 田小容 刘腊梅 石翠萍 
国家自然科学基金青年基金项目(41701479);辽宁省自然科学基金计划面上项目(20180550529);第六批生产技术问题创新研究基金项目(20160092T).
目的为了解决利用显著区域进行图像压缩已有方法中存在的对多目标的图像内容不能有效感知,从而影响重建图像的质量问题,提出一种基于多尺度深度特征显著区域检测图像压缩方法。方法利用改进的卷积神经网络(CNNs),进行多尺度图像深度特...
关键词：图像压缩 多尺度深度特征 显著区域检测 卷积神经网络 峰值信噪比 结构相似性 
结合显著区域检测和手绘草图的服装图像检索被引量：4
《纺织学报》2019年第7期174-181,共8页吴传彬 刘骊 付晓东 刘利军 黄青松 
国家自然科学基金项目(61862036,61462051,61462056,81560296);云南省应用研究基础计划面上项目(2017FB097)
针对服装图像检索准确率和效率较低的问题,提出一种服装显著区域检测和手绘草图的服装图像检索方法。首先采用正则化随机漫步算法对输入的服装图像库进行视觉显著区域检测,并结合其边缘轮廓信息,得到服装显著边缘图像;其次,对输入的服...
关键词：服装检索 手绘草图的图像检索 显著性检测 特征匹配 
基于粒空间融合的多特征显著区域检测被引量：1
《计算机工程与设计》2019年第7期1990-1995,共6页梁欢 郝晓丽 
国家自然科学基金项目(61572345)
为更好获得图像传达的信息,提出基于粒空间融合的多特征显著区域检测方法。将图像划分为重叠的非均等矩形粒,提取每个中心粒的颜色特征;以像素点颜色值为中心,0为半径,划分图像为球形粒,对比每个粒与图像四顶点球形粒的颜色距离;利用粒...
关键词：视觉注意机制 粒度 图像融合 颜色距离 多特征 
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