基于多级深度特征与随机游走的显著性检测 |
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作者姓名: | 崔冬 王明 李刚 顾广华 李海涛 |
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作者单位: | 燕山大学信息科学与工程学院, 河北秦皇岛066004;河北省信息传输与信号处理重点实验室, 河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院, 河北秦皇岛066004 |
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基金项目: | 河北省科技计划;河北省自然科学基金;国家自然科学基金 |
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摘 要: | 为了解决图像显著性检测中传统方法特征学习不全面、复杂场景下显著区域凸出不明显的问题,提出了一种基于多级深度特征和随机游走的显著性检测算法。首先,利用全卷积神经网络,结合深层和浅层卷积特征信息对图像进行多级卷积深度特征提取;然后,对图像进行超像素分割,将提取的深度卷积特征分配给相应的超像素,构建特征矩阵;最后,通过正则化随机游走排序模型生成最终的显著图。在ECSSD和DUT-OMRON数据库上的实验结果表明,与6种具有代表性的显著性检测算法相比,文中算法的准确性和F值具有一定的优势。
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关 键 词: | 显著性检测 多级深度特征 特征提取 随机游走 |
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