空间刺激梯度草图模型
计算机视觉与模式识别
2015-02-20 v1
摘要
受原始草图模型启发的自动化边缘检测方法在像素噪声影响下准确计算物体边缘的能力不足，这是一个开放问题。扩展图像感知原理即韦伯-费希纳定律（Weber-Fechner law）和谢泼德相似定律（Sheperd similarity law），我们提出一种新的边缘检测方法和公式，利用感知亮度和邻域相似性计算来确定鲁棒的物体边缘。在一项人脸识别示例问题中，将检测到的边缘的鲁棒性与Sobel、SIS、Kirsch和Prewitt边缘检测方法进行了基准比较，显示出在识别准确率和像素噪声容忍度上有统计显著提升。
引用
@article{arxiv.1502.04272,
title = {Spatial Stimuli Gradient Sketch Model},
author = {Joshin John Mathew and Alex Pappachen James},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.04272},
year = {2015}
}
备注
accepted for publication in IEEE Signal Processing Letters, 2015