2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、人在面對復(fù)雜場景時,能夠快速的將注意力集中在少數(shù)感興趣的區(qū)域,然后利用有限的處理能力對該區(qū)域進(jìn)行優(yōu)先處理。顯著性目標(biāo)檢測作為計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個重要分支,其任務(wù)就是模擬人類視覺系統(tǒng)識別圖像中顯著目標(biāo)的區(qū)域,并輸出一幅顯著圖來表示每個像素屬于顯著目標(biāo)區(qū)域的可能性。
  本文提出了一種基于生成模型與判別模型的聯(lián)合顯著性檢測算法,利用了生成模型(基于稀疏表達(dá))與判別模型(基于回歸)對圖像進(jìn)行聯(lián)合協(xié)同檢測。首先,通過背景圖像塊搜索算法獲

2、取大量的背景圖像塊,利用字典學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到背景字典,計算每個超像素在該背景字典下的稀疏重建殘差,將此重建殘差作為該生成模型輸出的初始顯著值。然后,引入基于回歸的判別模型,從圖像塊中學(xué)習(xí)特征之間的關(guān)聯(lián)性,依據(jù)特征間關(guān)聯(lián)性以及圖像塊初始顯著值重新回歸各個圖像塊的顯著值,使得相似區(qū)域的顯著值一致且連續(xù)。為了適應(yīng)不同尺度的顯著目標(biāo)檢測,引入多尺度融合算法獲得前景目標(biāo)更加細(xì)化的像素級顯著圖。最后,利用目標(biāo)重定位算法得到目標(biāo)級顯著圖,進(jìn)而粗略定位顯著

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