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显著物体提取算法综述
  • ISSN号：0254-3087
  • 期刊名称：《仪器仪表学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150080
  • 相关基金：国家自然科学基金（60832010,61100187）; 中央高校基本科研业务费专项基金（HIT.NSRIF.2010046）; 博士后基金（2011M500666）
作者： 贺欣[1], 韩琦[1], 牛夏牧[1]
关键词： 显著物体, 物体提取, 算法, 评测, Salient Object , Object Extraction , Algorithm , Evaluation
中文摘要：

随着基于显著性的视觉注意计算框架的演化和机器视觉应用的不断增长,显著物体提取成为基于显著性的视觉注意研究领域的重要研究方向。文中介绍了显著物体提取算法的最新研究成果。首先给出了显著物体提取的关键问题。然后根据不同的提取框架对现有的显著物体提取算法进行了分类和分析。并在一个包含1 000幅图像的公开的显著物体数据集上对不同的显著物体提取算法进行了评测。最后总结并展望了显著物体提取算法下一步发展方向。

英文摘要：

With the evolution of saliency - based visual attention computation framework and the increase of computer vision applications, salient object extraction becomes an appealing topic in saliency -based visual attention research area. In this survey, the paper introduces recent development of salient object extraction algorithms. First, it provides key issues of salient object extraction, then categorizes and analyzes existing salient object extraction algorithms according to different extraction frameworks. And it uses a public salient object dataset including 1000 images to evaluate different salient object extraction algorithms. Finally, the paper states the conclusion and discusses the future work on salient object extraction alg rithms.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编：张钟华
  • 地址：北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编：100009
  • 邮箱：yqyb@vip.163.com
  • 电话：010-84050563
  • 国际标准刊号：ISSN：0254-3087
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:42481