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Detecting visual saliency using image signature

机译:使用图像签名检测视觉显着性

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摘要

Saliency detection is one of the prominent areas of research since it is used in many computer vision applications. In this paper a visual saliency model is proposed which is bottom-up approach that is used to detect salient regions of an image. The proposed system combines two properties to find the salient regions. First, the proposed system uses a special image descriptor called image signature which approximates the foreground of the image and the foreground separated image is filtered to highlight visually salient regions. Secondly, it utilizes the property of human visual system called human visual acuity to enhance the saliency map. This saliency approach predicts human fixations in a better way than other existing methods on Bruce and Tsotsos[1] benchmark dataset.
机译:显着性检测是突出的研究领域之一,因为它在许多计算机视觉应用中使用。在本文中,提出了一种视力效刻,其是自下而上的方法,用于检测图像的突出区域。该系统结合了两个属性来查找突出区域。首先,所提出的系统使用称为图像签名的特殊图像描述符,该图像描述近似于图像的前景,并且滤波前景分离图像以突出视觉突出区域。其次,它利用人类视觉系统的性质称为人类视力,以增强显着图。这种显着性方法以比布鲁斯和Tsotsos [1]基准数据集的其他现有方法更好地预测人类固定。

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