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A Novel Web Video Event Mining Framework with the Integration of Correlation and Co-Occurrence Information
  • ISSN号:1000-9000
  • 期刊名称:《计算机科学技术学报:英文版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都610031
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61373121);四川省科技创新苗子工程项目(2012ZZ053).
中文摘要:

面对互联网时代海量的图像数据,如何自动地提取物体成为一个热点问题,为此提出一种结合超像素、显著性和区域比较的自动目标提取算法。算法首先对图像进行超像素分割,得到若干子区域;其次采用显著性检测确定出目标的初始区域;最后在子区域和初始区域的基础上,结合空间信息和颜色特征,利用区域比较法分割出最终的目标物体。对比实验结果表明,该算法能够有效地提取出目标,具有一定的鲁棒性。。

英文摘要:

Facing the massive image data in internet era, how to automatically extract the object from images becomes a hot issue. Therefore this paper proposes a novel algorithm of automatic target extraction, it combines the superpixel, salience and region contrast. First, the algorithm makes sup'erpixel segmentation on images to get several sub-regions. Then, it uses saliency detection to determine the initial target region. At last, based on sub-regions and initial regions, it combines spatial information and colour feature and uses region comparison method to segment the final target object. Result of the contrast experiment shows that this method can extract the object effectively and has certain robustness.

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期刊信息
  • 《计算机科学技术学报:英文版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:
  • 主办单位:中国科学院计算机技术研究所
  • 主编:
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100080
  • 邮箱:jcst@ict.ac.cn
  • 电话:010-62610746 64017032
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9000
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2296/TP
  • 邮发代号:2-578
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:505