显著性目标检测中的视觉特征及融合

显著性目标检测,在包括图像/视频分割、目标识别等在内的许多计算机视觉问题中是极为重要的一步,有着十分广泛的应用前景。从显著性检测模型过去近10年的发展历程可以清楚看到,多数检测方法是采用视觉特征来检测的,视觉特征决定了显著性检测模型的性能和效果。各类显著性检测模型的根本差异之一就是所选用的视觉特征不同。首次较为全面地回顾和总结常用的颜色、纹理、背景等视觉特征,对它们进行了分类、比较和分析。先从各种颜色特征中挑选较好的特征进行融合,然后将颜色特征与其他特征进行比较,并从中选择较优的特征进行融合。在具有挑战性的公开数据集ESSCD、DUT-OMON上进行了实验,从PR曲线、F-Measure方法、MAE绝对误差三个方面进行了定量比较,检测出的综合效果优于其他算法。通过对不同视觉特征的比较和融合,表明颜色、纹理、边框连接性、Objectness这四种特征在显著性目标检测中是非常有效的。

VISUAL FEATURE AND FUSION OF SALIENCY OBJECT DETECTION