随笔分类 -  saliency detection

摘要：Preliminary List of Accepted Papers：http://www.pamitc.org/cvpr14/accepted_papers.phpCVPR 2014会议论文中与saliency detection相关的论文：1. the secret of salient ob... 阅读全文

摘要：针对已有的方法中存在的问题：Itti模型，针对Itti模型进行的扩展的显著性检测方法，以及光谱剩余假说系列的方法过分强调小的，局部特征，对对象级别的应用不适合；对图像的全局属性进行建模的方法，虽然能够将整个对象较好地检测出来，但是计算复杂度高；综上找到一种compact并且有效的表示方法很有必要。这样的方法有颜色平均值或亮度平均值表示。但是一阶平均太简单，忽略了颜色的方差以及图像各部分之间的空间关系；近期，Cheng提出了一种基于区域对比度的方法来对全局显著性进行建模，但是由于这种方法使用了image segments，不太容易对空间分布进行建模。本文提出的方法既考虑了全局唯一性，有考虑了颜色 阅读全文

摘要：1. 本文实在10年的ACM MM会议论文的基础上进行扩展的 2. 显著性计算过程：用adaptive mean shift进行超像素分割 用平均颜色表示超像素 将超像素集合做为GMM的输入，得到K个cluster 计算每一个cluster的compatness，并作为cluster的显著性 （假设：背景区域很分散，而对象区域很集中。故cluster的空间分布越是紧密，越显著） 对每一个cluter进行PageRank（CVPR13有一篇论文就是采用的Manifolds Rank，具有一定的相似性） 计算最终的显著性，即超像素的显著性=sum(超像素属于cluster i的概率*cluster 阅读全文

摘要：1. 两个定义协同显著性：在一组相似的图像中发现unique object (D. Jacobs 2010)// 从多幅图像中发现共有的显著性协同分割：将两张或是多张图像中相似的对象分割感出来2. co-saliency与co-segmentation之间的区别在非监督的co-segmentation方法中，图像中的非显著但相似的背景会给corresponding过程带来副作用；对于有歧义的图像，需要用户的输入来指导分割过程；co-segmentation方法的计算量往往很大，尤其是面对大量的图像的时候。然而很多需求，例如图像缩放，目标定位和识别，对于精度要求往往不是很苛刻，只要能够快速定位出 阅读全文

摘要：1.Borji, A., Sihite, D.N., Itti, L.: Quantitative analysis of human-model agreementin visual saliency modeling: a comparative study. IEEE Trans. Image Processing(2012)2.Borji, A., Itti, L.: State-of-the-art in visual attention modeling. IEEE Trans. PatternAnal. Mach. Intell (2012)3. Borji Ali.Salien 阅读全文

摘要：CVPR2013Tutorial: Visual Saliency Modeling：http://techtalks.tv/events/315/603/ECCV2008http://www.cse.yorku.ca/~albertlr/attention_tutorial_eccv2008.htm 阅读全文

摘要：ICCV 2013论文出炉喽ICCV 13论文：http://www.cs.toronto.edu/~kyros/local_outgoing/ICCV-Final-Results/单是标题含有saliency/salient的论文就有14篇，做显著性检测的小伙伴们加油哦ICCV saliency检... 阅读全文