先驗引導下多視角低秩模型的顯著性檢測方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來和智能手機等便攜電子設備的普及，以及微博、微信、社交網(wǎng)絡等交流平臺的快速發(fā)展，圖像正在不斷融入人們的生活并極大地影響著人們獲取信息的方式。人類可以很容易的判斷出圖像的顯著程度并注意到圖像的重要部分，如何讓計算機模擬人類的視覺注意力機制以自動的獲取圖像的顯著性區(qū)域已成為計算機視覺領域的重要研究課題。
　　本文通過多視角下的低秩模型分解方法來解決圖像的顯著性檢測問題。對于給定的一幅圖像，本文先從不同的視角對圖像預分

2、割生成的超像素進行特征提取，得到了包含豐富顯著性信息的圖像的多特征矩陣。然后利用這幅圖像的先驗信息引導這個多特征矩陣的稀疏低秩分解，得到一個能可靠估計圖像顯著性區(qū)域的稀疏矩陣。傳統(tǒng)的基于矩陣分解的顯著性檢測模型通常將先驗信息附加到特征矩陣作為預處理，然后直接利用現(xiàn)有模型對處理后的矩陣進行分解。本文的模型將先驗信息直接用于顯著性評價矩陣的求解模型中。同時，lp，q范數(shù)正則化方法的引入保證了不同視角下的特征對圖像有一致的顯著性預測。大量的實

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