视觉显著性检测：一种基于卡尔曼滤波的方法
计算机视觉与模式识别
2016-04-19 v1
摘要
本文提出一种卡尔曼滤波辅助的显著性检测模型，该模型基于如下猜想：显著区域与我们的“视觉期望”有显著不同，或者它们在本质上是“视觉上令人惊讶的”。在这项工作中，我们构建模型的直接目标是预测静态图像中的显著性。然而，所提出的模型可以容易地扩展到时空显著性预测。我们的方法使用两个公开可用的基准数据集进行了评估，结果与其他现有显著性模型进行了比较。结果清楚地说明了所提模型相对于其他方法的优越性能。
引用
@article{arxiv.1604.04825,
title = {Visual saliency detection: a Kalman filter based approach},
author = {Sourya Roy and Pabitra Mitra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.04825},
year = {2016}
}