基于深度強化的顯著性檢測算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、觀察一張圖像時，人類會無意識地在最初幾秒觀察和選取特定區(qū)域來進行詳細(xì)處理，這種位置的選取依據(jù)的是一種視覺關(guān)注機制。這種機制下所有人的注視區(qū)域在一定時間內(nèi)的位置一般相同，從而使得探究眼睛的關(guān)注區(qū)域成為理解人類活動的一個替代品。而檢測一張圖像中人眼最初的關(guān)注區(qū)域的研究就被稱為“顯著性檢測”。顯著性檢測最初是模仿人類視覺中樞對于色彩等視覺特征反差的反應(yīng)來設(shè)計的模型。然而由于學(xué)科發(fā)展時間尚短，加之技術(shù)限制等原因，當(dāng)時的檢測只能在二維圖像中進行。

2、
　　然而，人類視覺系統(tǒng)是通過三維圖像來理解這個世界的。以往基于二維圖像信息來檢測顯著性前景的顯著性檢測算法都缺少了對于深度信息的處理。雖然這些研究對于理解人類活動同樣起到了巨大的作用，但是沒有考慮深度信息的這些工作始終是在一種簡化的問題中進行求解的。為了完整的表征視覺感知并研究深度信息對于顯著性檢測的意義，本文提出了一個加入了額外的深度信息的顯著性檢測算法。這個算法有三個顯著性檢測因子，前兩個顯著性因子是視覺顯著刺激理論在顏色和

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