一种基于词袋模型的新的显著性目标检测方法
提出一种基于词袋模型的新的显著性目标检测方法。该方法首先利用目标性计算先验概率显著图,然后在图像的超像素区域内建立词袋模型,并基于此特征计算条件概率显著图,最后根据贝叶斯推断将先验概率和条件概率显著图进行合成。在ASD、SED 以及SOD 显著性目标公开数据库上与目前16种主流方法进行对比,实验结果表明本文方法具有更高的精度和更好的查全率,能够一致高亮地凸显图像中的显著性目标。
词袋模型、目标性、贝叶斯模型、视觉显著性、显著性目标检测
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TP3;O57
Manuscript received June 23,2015;accepted October 10,2015国家自然科学基金61272220
2016-08-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共15页
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