转-Region-based Saliency Detection and Its Application in Object Recognition

最新推荐文章于 2021-04-02 02:28:09 发布
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本文介绍了一种基于显著性检测的对象识别方法。通过使用adaptivemeanshift进行超像素分割，结合高斯混合模型（GMM）和PageRank算法计算超像素的显著性。在对象识别阶段，采用了SparseCoding+SVM框架，并引入显著性作为权重优化目标函数。

1. 本文实在10年的ACM MM会议论文的基础上进行扩展的 
2. 显著性计算过程：

  1. 用adaptive mean shift进行超像素分割
  2. 用平均颜色表示超像素
  3. 将超像素集合做为GMM的输入，得到K个cluster
  4. 计算每一个cluster的compatness，并作为cluster的显著性 （假设：背景区域很分散，而对象区域很集中。故cluster的空间分布越是紧密，越显著）
  5. 对每一个cluter进行PageRank（CVPR13有一篇论文就是采用的Manifolds Rank，具有一定的相似性）
  6. 计算最终的显著性，即超像素的显著性=sum(超像素属于cluster i的概率*cluster k的PageRank)

3. 对象识别

传统框架：Sparse Coding + SVM 
在学习字典的时候，目标函数中加入了显著性做为权重，但是对目标函数的优化方法不影响


本文来自：http://www.cnblogs.com/qingliu411/p/3541458.html

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