用于显著目标检测的上下文超图建模
计算机视觉与模式识别
2013-10-23 v1
摘要
显著目标检测旨在定位图像中吸引人类注意力的目标。以往的方法通常将其视为图像对比度分析问题。在这项工作中，我们将图像建模为一个超图，利用一组超边来捕获图像像素或区域的上下文属性。因此，显著目标检测问题就变成了在超图中寻找显著顶点和超边的问题。超图建模的主要优点是它考虑了每个像素（或区域）与其邻域的亲和性以及其与图像背景的分离性。此外，我们提出了一种基于中心-环绕上下文对比分析的替代方法，该方法通过优化代价敏感的支持向量机（SVM）目标函数来执行显著目标检测。在四个具有挑战性的数据集上的实验结果表明，所提出的方法相对于最先进的显著目标检测方法具有有效性。
引用
@article{arxiv.1310.5767,
title = {Contextual Hypergraph Modelling for Salient Object Detection},
author = {Xi Li and Yao Li and Chunhua Shen and Anthony Dick and Anton van den Hengel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.5767},
year = {2013}
}
备注
Appearing in Proc. Int. Conf. Computer Vision 2013, Sydney, Australia