基于时空显著性检测器的无监督视频分析
计算机视觉与模式识别
2015-03-25 v1
摘要
视觉显著性用于预测视野中最能吸引视觉注意力的区域，已引起研究人员的极大兴趣。它已被用于多种视觉任务，例如图像分类、目标检测和前景分割。最近，基于频谱分析的视觉显著性方法因其简单性和良好的性能而备受关注，该方法利用图像的相位信息构建显著图。在本文中，我们提出了一种基于视频相位谱检测时空视觉显著性的新方法，该方法易于实现且计算高效。利用所提出的算法，我们还研究了时空显著性如何应用于两个重要的视觉任务：异常检测和时空兴趣点检测。我们在几个常用数据集上评估了所提出的算法，并与文献中的最先进 (SOTA) 方法进行了比较。实验证明了所提出方法在时空视觉显著性检测及其在上述视觉任务中应用的有效性。
引用
@article{arxiv.1503.06917,
title = {Unsupervised Video Analysis Based on a Spatiotemporal Saliency Detector},
author = {Qiang Zhang and Yilin Wang and Baoxin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.06917},
year = {2015}
}
备注
21 pages