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基于时空显著性检测的3D视频生成方法
被引量：
1
1
作者
蔡凯
李新福
田学东
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第21期8709-8715,共7页
为了解决3D视频生成方法在获取深度线索方面的难题,使用显著图代替深度图进行3D视频生成。显著图和深度图在性质上有所不同,但是显著图是通过视觉注意力分析得到的,因此也可以给予人眼良好的感官体验。为了得到更适合进行视频内容转换...
为了解决3D视频生成方法在获取深度线索方面的难题,使用显著图代替深度图进行3D视频生成。显著图和深度图在性质上有所不同,但是显著图是通过视觉注意力分析得到的,因此也可以给予人眼良好的感官体验。为了得到更适合进行视频内容转换的显著图,将时间信息融入到了深度学习模型当中。通过实验证明了本文方法在两个广泛使用的视频显著性数据集上拥有很好的表现力,所生成的3D内容也具有良好的视觉效果,证明了基于显著性检测的3D视频生成方法具有一定的可行性。
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关键词
3D视频生成
显著
图
视觉注意力分析
时空显著性检测
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职称材料
题名
基于时空显著性检测的3D视频生成方法
被引量：
1
1
作者
蔡凯
李新福
田学东
机构
河北大学网络空间安全与计算机学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第21期8709-8715,共7页
基金
河北省教育厅河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2017209)。
文摘
为了解决3D视频生成方法在获取深度线索方面的难题,使用显著图代替深度图进行3D视频生成。显著图和深度图在性质上有所不同,但是显著图是通过视觉注意力分析得到的,因此也可以给予人眼良好的感官体验。为了得到更适合进行视频内容转换的显著图,将时间信息融入到了深度学习模型当中。通过实验证明了本文方法在两个广泛使用的视频显著性数据集上拥有很好的表现力,所生成的3D内容也具有良好的视觉效果,证明了基于显著性检测的3D视频生成方法具有一定的可行性。
关键词
3D视频生成
显著
图
视觉注意力分析
时空显著性检测
Keywords
3D video generation
saliency map
visual attention analysis
spatiotemporal saliency detection
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空显著性检测的3D视频生成方法
蔡凯
李新福
田学东
《科学技术与工程》
北大核心
2020
1
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