一种用于 RGB-D 室内场景分类的体积显著性引导图像摘要方法
计算机视觉与模式识别
2024-01-30 v1 图像与视频处理
摘要
图像摘要是原始视觉内容的精简版本，可用于表示场景。因此，使用独特的摘要可以高效地执行场景分类、识别、索引等任务。显著性是最常用于生成相关图像摘要的技术。然而，显著性的定义本质上是主观的，并取决于应用场景。现有的使用 RGB-D 数据的显著性检测方法主要关注颜色、纹理和深度特征。因此，生成的摘要包含前景对象或非静止对象。然而，与现有方法不同，场景识别等应用需要场景的静态特征。本文提出了一种新颖的体积显著性引导框架，用于室内场景分类。结果突显了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2401.16227,
title = {A Volumetric Saliency Guided Image Summarization for RGB-D Indoor Scene Classification},
author = {Preeti Meena and Himanshu Kumar and Sandeep Yadav},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.16227},
year = {2024}
}