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基于图的流行排序的显著目标检测改进算法

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针对现有基于图的流行排序的显著目标检测研究算法对于背景先验假设过于理想导致其在复杂背景图像检测中效果较不佳的问题,提出一种基于仿射传播聚类和流行排序的改进算法.首先根据位于边界的超像素集的颜色对比度进行边界提取;然后在背景估计和前景估计的显著性计算中利用仿射传播算法将提取的边界超像素按颜色自适应聚类,对各聚类簇采用流行排序算法计算显著性,最后合并排序结果并融合多尺度显著图得到最终的显著检测结果.在常用的公开的ASD、ECSSD、DUTOMRON和SED2数据集上与九种流行算法就准确率、召回率、F-measure、PR曲线和AUC值等指标和直观的视觉检测效果进行了比较,证明了所提算法的有效性.

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来源
《第十三届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会》|2016年|517-527|共11页
会议地点合肥
作者
ZHANG Qing; 张晴; LIN Jiajun; 林家骏; DAI Meng; 戴蒙;
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作者单位

中国电子学会;

北京电子技术应用研究所;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
目标检测; 显著性; 流行排序算法; 图模型;

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专利

1. 基于图的流行排序的显著目标检测改进算法 [J] . 张晴 ,林家骏 ,戴蒙 . 计算机工程与应用 . 2016,第022期
2. 一种基于流行排序的显著性目标检测的改进方法 [J] . 温彬彬 ,王丽佳 ,李月朋 . 科技视界 . 2019,第029期
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5. 基于流行排序的显著性检测改进算法研究 [J] . 晁妍 ,王慧玲 . 阜阳师范学院学报（自然科学版） . 2018,第002期
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