公共文化服务平台

共 5 条记录，以下是 1-5

全选清除导出

排序方式：

一种基于中心矩形构图先验的显著目标检测方法: 本发明提供一种基于中心矩形构图先验的显著目标检测方法。所述中心矩形是指三分构图线的四个构图交点围成的矩形。假设显著目标沿中心矩形构图线排列，对中心矩形四条边上的超像素进行相关性排序，获取中心矩形构图线显著图；假设显著目标...; 刘政怡邵婷宋腾飞吴建国郭星李炜; 文献传递

一种基于中心矩形构图先验的显著目标检测方法: 本发明提供一种基于中心矩形构图先验的显著目标检测方法。所述中心矩形是指三分构图线的四个构图交点围成的矩形。假设显著目标沿中心矩形构图线排列，对中心矩形四条边上的超像素进行相关性排序，获取中心矩形构图线显著图；假设显著目标...; 刘政怡邵婷宋腾飞吴建国郭星李炜

融合显著深度特征的RGB-D图像显著目标检测被引量：8: 2017年; 深度信息被证明是人类视觉的重要组成部分,然而大部分显著性检测工作侧重于2维图像上的方法,并不能很好地利用深度进行RGB-D图像显著性检测。该文提出一种融合显著深度特征的RGB-D图像显著目标检测方法,提取基于颜色和深度显著图的综合特征,根据构图先验和背景先验的方法进行显著目标检测。首先,对原始深度图进行预处理:使用背景顶点区域、构图交点和紧密度处理深度图,多角度融合形成深度显著图,并作为显著深度特征,结合颜色特征形成综合特征;其次,从前景角度,将综合特征通过边连接权重构造关联矩阵,根据构图先验,假设多层中心矩形为前景种子,通过流形排序方法计算出RGB-D图像的前景显著图;从背景角度,根据背景先验以及边界连通性计算出背景显著图;最后,将前景显著图和背景显著图进行融合并优化得到最终显著图。实验采用RGB-D1000数据集进行显著性检测,并与4种不同的方法进行对比,所提方法的显著性检测结果更接近人工标定结果,PR(查准率-查全率)曲线显示在相同召回率下准确率高于其他方法。; 吴建国邵婷刘政怡; 关键词：流形排序

RGB-D图像的显著目标检测方法研究及其应用: 长期以来,计算机视觉一直是神经生物科学、心理学和人类感知方面的探索热点。主要指的是在早期视觉处理阶段上,低层次的测量刺激人眼的注意。我们意识到,早期人们看见一张图片时把预测显著性当成一项任务,近年来,已经延伸到物体水平上...; 邵婷; 关键词：人脸检测; 文献传递

一种RGB‑D图显著性的检测方法: 本发明公开了一种RGB‑D图显著性的检测方法，属于计算机视觉技术领域，包括：采用显著检测算法对RGB‑D图中的Depth深度图进行显著检测，得到深度显著图S<Sub>d</Sub>；将深度显著图S<Sub>d</Sub>...; 邵婷刘政怡郭星李炜吴建国; 文献传递

全选清除导出

共1页<1>

邵婷