| 基于视觉显著模型和图像分割的文化图像目标检测 |
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| 引用本文： | 夏冬梅,李静,周亮.基于视觉显著模型和图像分割的文化图像目标检测[J].机床与液压,2019,47(18):102-107. |
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| 作者姓名： | 夏冬梅 李静 周亮 |
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| 作者单位： | 重庆工程学院;中华文化动漫研发传播中心 |
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| 基金项目： | 重庆市高校创新团队建设计划项目 (CXTDX201601043)；重庆市教委科学技术研究基金项目 (KJ1717370) |
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| 摘 要： | 针对图像目标识别中的高效率视觉注意机制问题,提出了一种基于视觉显著模型和图像分割的文化图像目标检测算法。首先采用基于颜色分量对比度视觉显著模型对现有的视觉显著计算方法进行了改进,提高了显著区域检测的效率。然后在传统Grab Cut图像分割算法的原理上,结合改进的视觉显著模型来实现显著区域初始化,无需人工交互步骤,从而实现全自动的图像目标检测。测试数据结果表明:相比于现有的几种典型方法,提出算法具有较好的目标检测性能和较快的检测速度。
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| 关 键 词： | 视觉显著模型 视觉注意机制 图像分割 颜色分量 图像识别 目标检测 |
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