视觉显著性简介 Saliency Detection

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视觉显著性简介 Saliency Detection

内容转移到博客文章系列:显著性检测 1.简介视觉显著性包括从下而上和从上往下两种机制.从下而上也可以认为是数据驱动,即图像本身对人的吸引,从上而下则是在人意识控制下对图像进行注意.科研主要做的是从下而上的视觉显著性,而从上而下的视觉显著性由于对人的大脑结构作用了解还很肤浅,无法深刻的揭示作用原理所以做研究的人也相对较少. 2. 方法显著性检测一般分为空域和频域. 空域的方法比如:特征提取类似ltti的做法:使用图论知识,显著图建立引入了马尔科夫链:分层提取,并训练SVM用作检测:分析上下文,…

显著性检测(saliency detection)评价指标之sAUC（shuffled AUC）的Matlab代码实现

AUC_shuffled.m function [score,tp,fp] = AUC_shuffled(saliencyMap, fixationMap, otherMap, Nsplits, stepSize, toPlot) % saliencyMap is the saliency map % fixationMap is the human fixation map (binary matrix) % otherMap is a binary fixation map (like fi…

显著性检测(saliency detection)评价指标之NSS的Matlab代码实现

calcNSSscore.m function [ score ] = calcNSSscore( salMap, eyeMap ) %calcNSSscore Calculate NSS score of a salmap % Usage: [score] = calcNSSscore ( salmap, eyemap ) % % score : an array of score of each eye fixation % salmap : saliency map. will be re…

显著性检测(saliency detection)评价指标之KL散度距离Matlab代码实现

步骤1:先定义KLdiv函数: function score = KLdiv(saliencyMap, fixationMap) % saliencyMap is the saliency map % fixationMap is the human fixation map map1 = im2double(imresize(saliencyMap, size(fixationMap))); map2 = im2double(fixationMap); % make sure map1 and…

paper 27 ：图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理(Saliency Detection、Visual Attention）

1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc…

视觉显著性检测（Visual saliency detection）相关概念

视觉显著性检测(Visual saliency detection)指通过智能算法模拟人的视觉特点,提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域). 视觉注意机制(Visual Attention Mechanism,VA),即面对一个场景时,人类自动地对感兴趣区域进行处理而选择性地忽略不感兴趣区域,这些人们感兴趣区域被称之为显著性区域.如图所示,当看到这幅图像时,图中的四个人最能引起人的注意. 人类视觉注意机制有两种策略: 1)自底而上基于数据驱动的注意机制仅受感知数据的驱动,将人的视点指导到场…

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自然图像抠图/视频抠像技术发展情况梳理(image matting, alpha matting, video matting)--计算机视觉专题1 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8581225 图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理(Saliency Detection.Visual Attention)--计算机视觉专题2 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/86571…