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自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测
被引量：
21
1
作者
王鑫
周韵
+1 位作者
宁晨
石爱业
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第3期866-872,共7页
针对基于局部或全局稀疏表示的图像显著性检测方法频繁出现提取对象不完整、边界不光滑及噪声消除不干净等问题,提出自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测方法。首先,对原始图像进行分块处理,利用图像块代替像素操作,降低算法...
针对基于局部或全局稀疏表示的图像显著性检测方法频繁出现提取对象不完整、边界不光滑及噪声消除不干净等问题,提出自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测方法。首先,对原始图像进行分块处理,利用图像块代替像素操作,降低算法复杂度;其次,对分块后的图像进行局部稀疏表示,即:针对每一个图像块,选取其周围的若干图像块生成过完备字典,基于该字典对图像块进行稀疏重构,得到原始图像的初始局部显著图,该显著图能够有效提取显著性目标的边缘信息;接着,对分块后的图像进行全局稀疏表示,与局部稀疏表示过程类似,不同的是针对每一个图像块所生成的字典来源于图像四周边界处的图像块,这样可以得到能有效检测出显著性目标内部区域的初始全局显著图;最后,将初始局部和全局显著图进行自适应融合,生成最终显著图。实验结果表明,提出算法在查准率(precision)、查全率(recall)及F-measure等指标上优于几种经典的图像显著性检测方法。
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关键词
显著性检测
局部
稀疏
表示
全局稀疏表示
自适应融合
显著图
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职称材料
先验采样约束结合扩展遮挡字典的细化稀疏人脸识别技术研究
被引量：
1
2
作者
胡正平
陈俊岭
+1 位作者
王宁
赵淑欢
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015年第9期1075-1081,共7页
为解决可能存在遮挡环境下的模式识别问题,提出先验采样约束结合扩展遮挡字典的细化稀疏人脸识别算法。针对训练样本无法包含测试样本遮挡变化的情况,首先需要构造遮挡字典(墨镜、围巾等),进而利用先验局部采样子模块稀疏表示分类方法...
为解决可能存在遮挡环境下的模式识别问题,提出先验采样约束结合扩展遮挡字典的细化稀疏人脸识别算法。针对训练样本无法包含测试样本遮挡变化的情况,首先需要构造遮挡字典(墨镜、围巾等),进而利用先验局部采样子模块稀疏表示分类方法判断测试样本可能存在的遮挡模式;然后对未被遮挡的局部子模块利用Borda计数投票,依据每类残差大小分配给不同的票数,计算样本类别信息;其次根据遮挡模式结果,利用全局稀疏表示通过构造样本遮挡扩展字典对测试样本进行全局分类投票;最后将两次分类投票结果进行融合,最终实现是否存在遮挡环境下的精细模式判别。实验结果表明,本文算法不仅能够给出准确的模式类别,还能给出遮挡类别信息,可得到精细化识别结果。
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关键词
扩展遮挡字典
局部
稀疏
表示
Borda计数投票
全局稀疏表示
细化
稀疏
识别
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职称材料
题名
自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测
被引量：
21
1
作者
王鑫
周韵
宁晨
石爱业
机构
河海大学计算机与信息学院
南京师范大学物理科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第3期866-872,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61603124)
江苏省"六大人才高峰"高层次人才项目(XYDXX-007)
+1 种基金
江苏省"333高层次人才培养工程"
教育部中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015B19014)~~
文摘
针对基于局部或全局稀疏表示的图像显著性检测方法频繁出现提取对象不完整、边界不光滑及噪声消除不干净等问题,提出自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测方法。首先,对原始图像进行分块处理,利用图像块代替像素操作,降低算法复杂度;其次,对分块后的图像进行局部稀疏表示,即:针对每一个图像块,选取其周围的若干图像块生成过完备字典,基于该字典对图像块进行稀疏重构,得到原始图像的初始局部显著图,该显著图能够有效提取显著性目标的边缘信息;接着,对分块后的图像进行全局稀疏表示,与局部稀疏表示过程类似,不同的是针对每一个图像块所生成的字典来源于图像四周边界处的图像块,这样可以得到能有效检测出显著性目标内部区域的初始全局显著图;最后,将初始局部和全局显著图进行自适应融合,生成最终显著图。实验结果表明,提出算法在查准率(precision)、查全率(recall)及F-measure等指标上优于几种经典的图像显著性检测方法。
关键词
显著性检测
局部
稀疏
表示
全局稀疏表示
自适应融合
显著图
Keywords
saliency detection
local sparse representation
global sparse representation
adaptive fusion
saliency map
分类号
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
先验采样约束结合扩展遮挡字典的细化稀疏人脸识别技术研究
被引量：
1
2
作者
胡正平
陈俊岭
王宁
赵淑欢
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015年第9期1075-1081,共7页
基金
国家自然科学基金(61071199)
河北省自然科学基金(F2010001297)
文摘
为解决可能存在遮挡环境下的模式识别问题,提出先验采样约束结合扩展遮挡字典的细化稀疏人脸识别算法。针对训练样本无法包含测试样本遮挡变化的情况,首先需要构造遮挡字典(墨镜、围巾等),进而利用先验局部采样子模块稀疏表示分类方法判断测试样本可能存在的遮挡模式;然后对未被遮挡的局部子模块利用Borda计数投票,依据每类残差大小分配给不同的票数,计算样本类别信息;其次根据遮挡模式结果,利用全局稀疏表示通过构造样本遮挡扩展字典对测试样本进行全局分类投票;最后将两次分类投票结果进行融合,最终实现是否存在遮挡环境下的精细模式判别。实验结果表明,本文算法不仅能够给出准确的模式类别,还能给出遮挡类别信息,可得到精细化识别结果。
关键词
扩展遮挡字典
局部
稀疏
表示
Borda计数投票
全局稀疏表示
细化
稀疏
识别
Keywords
extended disguise dictionary
local sparse representation
Borda vote counting
global sparse representation
detailed sparse recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测
王鑫
周韵
宁晨
石爱业
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018
21
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
先验采样约束结合扩展遮挡字典的细化稀疏人脸识别技术研究
胡正平
陈俊岭
王宁
赵淑欢
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015
1
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职称材料
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