弱监督学习下的视觉显著性目标检测算法

作     者：李策 邓浩海 肖利梅 张爱华 LI Ce DENG Hao-hai XIAO Li-mei ZHANG Ai-hua

作者机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049 

基　　金：国家自然科学基金项目(61365003 61302116) 甘肃省基础研究创新群体基金项目(1506RJIA031) 中国博士后科学基金项目(2014M550494) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2017年第38卷第5期

页      码：1335-1341页

摘      要：为模拟人类视觉对含有特定目标图像集中目标逐渐关注感知的行为,提出一种弱监督学习的视觉显著性目标检测算法。根据已有的视觉显著性方法获得图像的显著性区域;提取显著区域的底层视觉特征,训练获得视觉显著目标的表征;用条件随机场(conditional random fields,CRF)将学习到视觉显著目标表征进行联合学习,获得该表征在最后显著性中的权重;计算每次迭代显著图的ROC曲线,寻找视觉显著性目标最优表征及其在最后显著图中的最优权重。实验结果表明,该算法检测精度优于现有诸多算法,能够有效检测出视觉显著性目标。该算法模拟了人类视觉中对特定关注目标的感知过程,对不断重复出现的视觉显著性目标进行强化学习,具有较高的准确率。

主 题 词：条件随机场(CRF) 视觉显著性目标的表征 视觉显著性 弱监督学习 底层视觉特征 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2017.05.040

馆 藏 号：203231175...