本文關鍵詞：基于區(qū)域特征融合的RGBD顯著目標檢測

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【摘要】：為了對各類自然場景中的顯著目標進行檢測,本文提出了一種將圖像的深度信息引入區(qū)域顯著性計算的方法,用于目標檢測。首先對圖像進行多尺度分割得到若干區(qū)域,然后對區(qū)域多類特征學習構建回歸隨機森林,采用監(jiān)督學習的方法賦予每個區(qū)域特征顯著值,最后采用最小二乘法對多尺度的顯著值融合,得到最終的顯著圖。實驗結果表明,本文算法能較準確地定位RGBD圖像庫中每幅圖的顯著目標。
【作者單位】： 武漢科技大學信息科學與工程學院;
【關鍵詞】： 目標檢測 深度信息 區(qū)域特征 隨機森林 監(jiān)督學習
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言視覺注意是人類處理周圍環(huán)境信息的一種內部特征,該特征能將有限的處理資源快速而準確地分配到顯著的視覺區(qū)域上。顯著目標檢測是計算機模仿人類視覺注意機制,提取出人類對圖像中感興趣的目標區(qū)域,在目標檢測與識別,圖像壓縮,圖像檢索,圖像分割等方面,有著廣泛的應用[1-2

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本文編號：785426