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基于显著性检测的声呐图像快速降噪研究 预览
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作者 金磊磊 梁红 杨长生 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期80-86,共7页
声呐图像在获取过程中易受噪声污染,而降噪性能好的算法通常时间复杂度较高。鉴于人类视觉注意机制,将基于流形排序(MR)的显著性检测方法引入声呐图像处理,将图像自动分割为显著区域和非显著区域两部分。对于占比小的显著区域采用三维... 声呐图像在获取过程中易受噪声污染,而降噪性能好的算法通常时间复杂度较高。鉴于人类视觉注意机制,将基于流形排序(MR)的显著性检测方法引入声呐图像处理,将图像自动分割为显著区域和非显著区域两部分。对于占比小的显著区域采用三维块匹配(BM3D)算法降噪以保护图像主要信息,对非显著背景区域采用执行效率较高的均值滤波(MF)算法。将所提算法同经典MF,BM3D算法进行主观和客观评价指标对比,结果表明,所提算法在提高图像视觉效果的同时,执行时间较BM3D算法大为减少,可以满足水下航行器实时作业的应用需求。 展开更多
关键词 声呐图像 图像降噪 流行排序 显著性检测 图像分割 三维块匹配 均值滤波
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基于多图流形排序的图像显著性检测 预览
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作者 于明 李博昭 +1 位作者 于洋 刘依 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期577-592,共16页
针对现有图像显著性检测算法中显著目标检测不完整和显著目标内部不均匀的问题,本文提出了一种基于多图流形排序的图像显著性检测算法.该算法以超像素为节点构造KNN图(K nearest neighbor graph)模型和K正则图(K regular graph)模型,分... 针对现有图像显著性检测算法中显著目标检测不完整和显著目标内部不均匀的问题,本文提出了一种基于多图流形排序的图像显著性检测算法.该算法以超像素为节点构造KNN图(K nearest neighbor graph)模型和K正则图(K regular graph)模型,分别在两种图模型上利用流形排序算法计算超像素节点的显著性值,并将每个图模型中超像素节点的显著值加权融合得到最终的显著图.在公开的MSRA-10K、SED2和ECSSD三个数据集上,将本文提出的算法与当前流行的14种算法进行对比,实验结果显示本文算法能够完整地检测出显著目标,并且显著目标内部均匀光滑. 展开更多
关键词 图像显著性检测 多图模型 流形排序 超像素节点
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基于目标紧密性与区域同质性策略的图像显著性检测 预览
3
作者 唐红梅 王碧莹 +1 位作者 韩力英 周亚同 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2532-2540,共9页
针对基于图模型的显著性检测算法中节点间特征差异描述不准确的问题,该文提出一种目标紧密性与区域同质性策略相结合的图像显著性检测算法。区别于常用的图模型,该算法建立更贴近人眼视觉系统的稀疏图结构与新颖的区域同质性图结构,以... 针对基于图模型的显著性检测算法中节点间特征差异描述不准确的问题,该文提出一种目标紧密性与区域同质性策略相结合的图像显著性检测算法。区别于常用的图模型,该算法建立更贴近人眼视觉系统的稀疏图结构与新颖的区域同质性图结构,以便描述图像前景内部的关联性与前景背景间的差异性,从而摒弃众多节点的冗余连接,强化节点局部空间关系;并且结合聚类簇紧密性采取流形排序的方式形成显著图,利用背景区域簇的相似性,引入背景置信度进行显著性优化,最终得到精细的检测结果。在4个基准数据集上与4种基于图模型的流行算法对比,该算法能清晰地突出显著区域,且在多种综合指标评估中,具备更优越的性能。 展开更多
关键词 图模型 目标紧密性 区域同质性 流形排序 显著性检测
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基于Log-Gabor滤波与显著图融合优化的3D显著性检测
4
作者 纵宝宝 李朝锋 桑庆兵 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第8期101-107,共7页
提出了一种基于Log-Gabor滤波的纹理和深度图融合优化的立体图像显著性检测模型,利用平面图像的显著性结合纹理与深度特征检测立体图像的显著性。通过改进的基于图的流行排序算法计算左视点的显著图;提取左视点图像的纹理特征图以及立... 提出了一种基于Log-Gabor滤波的纹理和深度图融合优化的立体图像显著性检测模型,利用平面图像的显著性结合纹理与深度特征检测立体图像的显著性。通过改进的基于图的流行排序算法计算左视点的显著图;提取左视点图像的纹理特征图以及立体图像的深度特征图,利用Log-Gabor滤波器分别计算深度显著图和纹理显著图;再利用线性加权融合方法将上述3个显著图融合为立体(3D)显著图;最后利用中心偏爱和视觉敏锐度增强3D显著图。实验利用公开的眼动跟踪数据库进行测试,结果表明,所提算法具有很好的检测效果,优于文献报道的其他3D显著性模型。 展开更多
关键词 图像处理 立体显著性检测 流行排序 LOG-GABOR滤波器 纹理 深度
基于递进扩散模型的显著性检测 预览
5
作者 王泽梁 汪丽华 《廊坊师范学院学报:自然科学版》 2019年第1期14-20,共7页
针对现有基于扩散的流形排序算法缺少利用扩散后的结果更新图结构、导致其在复杂数据集上未能充分抑制背景和丢失小尺度显著目标的问题,提出一种基于递进扩散模型的图像显著性检测。首先,采用超像素分割和流形排序相关算法构图,并进行... 针对现有基于扩散的流形排序算法缺少利用扩散后的结果更新图结构、导致其在复杂数据集上未能充分抑制背景和丢失小尺度显著目标的问题,提出一种基于递进扩散模型的图像显著性检测。首先,采用超像素分割和流形排序相关算法构图,并进行基于伪背景种子节点的扩散,得到第一阶段显著值;其次,将上述显著值采用自适应阈值分割获得前景种子点,再进行基于前景种子节点的扩散,计算出第二阶段显著值;最后,将第二阶段显著值作为中层特征融入图的边权重计算,由此获得新的扩散矩阵,并将整体超像素点作为种子节点进行扩散,计算获得最终显著图。在公开数据集上测试结果表明,改进算法有效提高了查全率、查准率和F-measure等评价指标。 展开更多
关键词 显著目标检测 流形排序 递进扩散 种子点
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多特征混合的流形排序及其在三维模型草图检索中的应用 预览
6
作者 焦世超 况立群 韩燮 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第4期191-197,共7页
为了解决现有基于流形排序的三维模型的草图检索方法特征提取过程中特征描述不准确,且需要对检索草图进行人工标注的问题,提出了一种基于改进特征描述符和深度学习的方法用于三维模型草图检索。该方法首先综合考虑了整体形状及局部细节... 为了解决现有基于流形排序的三维模型的草图检索方法特征提取过程中特征描述不准确,且需要对检索草图进行人工标注的问题,提出了一种基于改进特征描述符和深度学习的方法用于三维模型草图检索。该方法首先综合考虑了整体形状及局部细节对检索性能的影响,提出用于描述草图和三维模型投影视图的多特征视觉描述符。然后利用深度学习的方法实现草图语义标注。最后在包含7200幅草图和1258个三维模型的公开数据集上进行了实验验证。结果表明:本文方法不仅降低了人为标注所带来的干扰,而且显著提高了三维模型检索的准确率。研究结果将为三维影视动画的自动化检索及编辑重用等相关应用提供设计思路与技术支撑。 展开更多
关键词 三维模型 草图检索 流行排序 深度学习 特征提取
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基于流形排序和联合连通性先验的显著性目标检测 预览
7
作者 王延召 彭国华 延伟东 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2019年第1期82-93,共12页
为了进一步提高显著性目标检测的准确性,提出基于不同特征流形排序和联合连通性先验的显著性检测算法.针对现有基于流形排序的算法在图的构建中存在的边权重计算和顶点的连接问题,使用不同种特征计算顶点间边的权重,并且改进顶点的连接... 为了进一步提高显著性目标检测的准确性,提出基于不同特征流形排序和联合连通性先验的显著性检测算法.针对现有基于流形排序的算法在图的构建中存在的边权重计算和顶点的连接问题,使用不同种特征计算顶点间边的权重,并且改进顶点的连接方式,得到流形排序显著图.同时结合边界连通性先验和前景连通性先验得到联合连通性先验显著图.在不同尺度下进一步融合两种显著性结果,得到最终的显著图.通过与16种算法在4种数据集上的对比表明,文中算法可以得到更清晰、准确的检测结果. 展开更多
关键词 显著性目标检测 流形排序 边界连通性 前景连通性
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基于凸包改进的流行排序显著性检测 预览
8
作者 林晓 刘祖祥 +2 位作者 郑晓妹 黄继风 马利庄 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期761-770,共10页
针对传统的基于图的流行排序显著性检测算法仅仅依赖边界背景先验显著图来提取前景种子,影响最后的排序结果,使得显著性检测结果较差的问题,提出结合凸包提取更精确的前景种子进行流行排序的算法.首先提取图像边界结点作为背景种子进行... 针对传统的基于图的流行排序显著性检测算法仅仅依赖边界背景先验显著图来提取前景种子,影响最后的排序结果,使得显著性检测结果较差的问题,提出结合凸包提取更精确的前景种子进行流行排序的算法.首先提取图像边界结点作为背景种子进行流行排序得到背景估计显著图,并将该显著图二值化得到粗略的前景区域;然后通过颜色增强的Harris角点检测算法获得图像角点,并用其构造粗略包含显著目标的凸包;最后将凸包和前景区域相结合提取更精确的前景种子进行流行排序得到最后的显著图.在3个公开的图像数据集上,与其他经典算法相比,该算法在PR曲线、MAE值和F-measure上均获得了提升. 展开更多
关键词 凸包 流行排序 显著性检测
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面向查询的自动文本摘要技术研究综述 预览
9
作者 王凯祥 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B11期12-16,共5页
对面向查询的自动文本摘要技术进行系统梳理,分析所用方法的基本思想、优缺点,并总结未来的发展方向。通过分析梳理,总结出了四大类面向查询的自动文本摘要技术:基于图模型的方法、基于机器学习的方法、基于聚类的方法和其他方法。在今... 对面向查询的自动文本摘要技术进行系统梳理,分析所用方法的基本思想、优缺点,并总结未来的发展方向。通过分析梳理,总结出了四大类面向查询的自动文本摘要技术:基于图模型的方法、基于机器学习的方法、基于聚类的方法和其他方法。在今后的研究过程中,基于神经网络和多模型融合的方法将成为未来研究的热点,在应用层面上,与实际应用场景相结合的算法研究将成为趋势。 展开更多
关键词 文本摘要 图模型 流排序 主题模型 神经网络
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多角度融合的RGB-D显著检测 预览
10
作者 张志华 刘政怡 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期681-689,共9页
显著检测是计算机视觉的重要组成部分,但大部分的显著检测工作着重于2D图像的分析,并不能很好地应用于RGB-D图片的显著检测。受互补的显著关系在2D图像检测中取得的优越效果的启发,并考虑RGB-D图像包含的深度特征,提出多角度融合的RGB-... 显著检测是计算机视觉的重要组成部分,但大部分的显著检测工作着重于2D图像的分析,并不能很好地应用于RGB-D图片的显著检测。受互补的显著关系在2D图像检测中取得的优越效果的启发,并考虑RGB-D图像包含的深度特征,提出多角度融合的RGB-D显著检测方法。此方法主要包括三个部分,首先,构建颜色深度特征融合的图模型,为显著计算提供准确的相似度关系;其次,利用区域的紧密度进行全局和局部融合的显著计算,得到相对准确的初步显著图;最后,利用边界连接权重和流形排序进行背景和前景融合的显著优化,得到均匀平滑的最终显著图。在RGBD1000数据集上的实验对比显示,所提出的方法超越了当前流行的方法,表明多个角度互补关系的融合能够有效提高显著检测的准确率。 展开更多
关键词 显著检测 多角度融合 紧密度 边界连接权重 流形排序
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融合多视角信息的RGB-D图像协同显著性检测 预览
11
作者 吴乾绅 《信息技术与网络安全》 2018年第7期58-61,66共5页
图像协同显著性检测旨在检测一组内容相关的图像中的共同的显著目标。尽管在视觉特征学习以及检测算法等方面已有大量研究工作,但是大多数协同显著性研究集中于RGB图像,并没有充分利用图像深度等显著信息。考虑到上述不足以及采用单一... 图像协同显著性检测旨在检测一组内容相关的图像中的共同的显著目标。尽管在视觉特征学习以及检测算法等方面已有大量研究工作,但是大多数协同显著性研究集中于RGB图像,并没有充分利用图像深度等显著信息。考虑到上述不足以及采用单一图模型可能在检测过程中丢失重要信息,提出了一种基于多视角信息融合的RGB-D图像协同显著性检测算法。该方法首先针对单幅图像采用深度学习网络获得高质量的显著图,接着采用基于多图的流行排序算法融合图像的多种特征初步检测到协同显著区域,然后进一步利用深度信息进行显著增强,最后采用秩约束算法进行显著信息融合。在标准数据集上的实验结果证明了该方法的优异性能。 展开更多
关键词 RGB-D协同显著性 多图 深度信息 深度学习 流行排序 秩约束
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基于多特征和流形排序的显著性检测 预览
12
作者 石艳娇 张晴 +2 位作者 崔柳 杨红喆 肖莽 《应用技术学报》 2018年第1期80-84,共5页
显著性检测近年来得到广泛关注,其中基于流形排序的显著性检测取得了较为理想的效果。但该方法用颜色平均值来描述图像单元,这就使得图像单元内的细节信息被忽略。此外,根据人类视觉系统,人眼对颜色、纹理等多种特征敏感,而单一的颜色... 显著性检测近年来得到广泛关注,其中基于流形排序的显著性检测取得了较为理想的效果。但该方法用颜色平均值来描述图像单元,这就使得图像单元内的细节信息被忽略。此外,根据人类视觉系统,人眼对颜色、纹理等多种特征敏感,而单一的颜色均值信息只能从单一角度描述图像,不能够全面立体地刻画图像内容。因此,提出了采用多个特征从多个角度对图像内容进行刻画。在公共数据集上的实验结果表明,所提出方法能够得到较好的检测效果,优于所有对比方法。 展开更多
关键词 显著性检测 流形排序 颜色直方图
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最大边界重要和覆盖的视频摘要方法 预览 被引量:1
13
作者 冀中 马亚茹 何宇清 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第8期1286-1294,共9页
视频信息的剧增使得人们迫切需要一种能够高效浏览和理解视频内容的技术。视频摘要是其中一种有效的技术,它将重要的且具有代表性的视频内容以一种简洁的形式呈现出来,方便用户对视频的浏览和管理。理想的视频摘要需满足最大覆盖率、... 视频信息的剧增使得人们迫切需要一种能够高效浏览和理解视频内容的技术。视频摘要是其中一种有效的技术,它将重要的且具有代表性的视频内容以一种简洁的形式呈现出来,方便用户对视频的浏览和管理。理想的视频摘要需满足最大覆盖率、重要优先和最小冗余标准,而目前相关视频摘要的主要技术挑战是如何同时将这3个标准融入到一个框架中获取理想的视频摘要。针对这一问题提出了一种优化冗余性、重要性和覆盖率的最大边界重要和覆盖框架(maximal marginal importance and coverage,MMIC)。在MMIC中,利用基于K-RNN(K-regular nearest neighbor)图的流形排序算法计算视频帧的重要性,并且提出摘要覆盖率标准(summarization coverage criterion,SCC)用以直观指导用户获取合适的摘要长度。通过在Open Video Project和YouTube两个数据集上进行大量实验,验证了所提方法的有效性和先进性。 展开更多
关键词 视频摘要 视频浏览 最大边界相关 流形排序
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基于线性融合的流行排序显著性检测算法的研究 预览
14
作者 王慧玲 晁妍 徐正梅 《数字技术与应用》 2018年第3期123-124,共2页
目的:针对现有的图的流行排序显著性检测算法忽略多尺度超像素之间的空间信息,而造成过分依赖某一种超像素分割的问题,本文提出一种从多角度考虑的显著性检测算法.方法:首先对图像进行多尺度超像素分割,然后利用经典的流行排序算法对... 目的:针对现有的图的流行排序显著性检测算法忽略多尺度超像素之间的空间信息,而造成过分依赖某一种超像素分割的问题,本文提出一种从多角度考虑的显著性检测算法.方法:首先对图像进行多尺度超像素分割,然后利用经典的流行排序算法对分割后的图像分别计算单层显著图,最后利用层次关系融合多层显著图,得到最终显著图.结果:实验结果表明,本文算法获得更高的精确率,优于传统显著性检测算法. 展开更多
关键词 显著性检测 流行排序 多尺度 线性融合
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结合显著性和超像素改进的GrabCut图像分割 预览 被引量:2
15
作者 刘辉 石小龙 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第1期55-61,共7页
GrabCut是一种快捷准确的交互式图像分割方法。但是,当待处理图像复杂度较大时,用户很难有效的标注矩形框,而且运算时间较长。针对以上问题,提出了一种改进的GrabCut算法。该算法通过视觉显著性实现矩形框的自动标注,与超像素的结... GrabCut是一种快捷准确的交互式图像分割方法。但是,当待处理图像复杂度较大时,用户很难有效的标注矩形框,而且运算时间较长。针对以上问题,提出了一种改进的GrabCut算法。该算法通过视觉显著性实现矩形框的自动标注,与超像素的结合有效的减少了分割算法的时间。首先,通过一种结合改进超像素的流形排序算法来得到显著性图,并进一步得到目标的矩形框,然后用改进的超像素来构建GrabCut图割模型,最后,进行参数迭代估计从而得到分割图像。实验表明,本文提出的方法在保证GrabCut算法精度的前提下,实现了自动分割,并有效的减少了分割时间。 展开更多
关键词 GRABCUT 简单线性迭代聚类 显著性检测 流形排序
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基于多模态信息融合的图像显著性检测算法研究 预览
16
作者 徐正梅 王慧玲 韦良芬 《韶关学院学报》 2018年第12期13-17,共5页
图像显著性检测是以高亮的形式将图中最能引起用户兴趣、最能表现图像内容的区域标注出来.近年来,图像显著性检测得到快速发展,但在复杂场景中检测效果仍有待提高.采用两种方式提升显著性检测的泛化性能:其一,利用RGB图像和红外图像的... 图像显著性检测是以高亮的形式将图中最能引起用户兴趣、最能表现图像内容的区域标注出来.近年来,图像显著性检测得到快速发展,但在复杂场景中检测效果仍有待提高.采用两种方式提升显著性检测的泛化性能:其一,利用RGB图像和红外图像的互补性,融合两种模态信息进行检测;其二,考虑到图像跨边界问题,采用K-means算法对边界种子点进行筛选.在数据集RGBT-Saliency-Dataset上与当前流行的8种算法进行实验对比.实验结果表明,该算法能有效提升弱光照图像、图像包含噪声、显著目标跨边界以及前景背景相似等情况下的显著性检测效果. 展开更多
关键词 多模态 流行排序 显著性检测 K-MEANS算法
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结合凸包先验与流形排序的显著性检测算法 预览
17
作者 姚钊健 谭台哲 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第9期203-211,217共10页
已有基于图的流形排序显著性检测方法由于对背景先验假设过于理想,存在前景种子区域选取不准确的问题,从而影响检测效果。为此,提出一种新的显著性检测算法。通过计算图像的颜色增强Harris特征点,形成一个能够包含前景区域的凸包,并对... 已有基于图的流形排序显著性检测方法由于对背景先验假设过于理想,存在前景种子区域选取不准确的问题,从而影响检测效果。为此,提出一种新的显著性检测算法。通过计算图像的颜色增强Harris特征点,形成一个能够包含前景区域的凸包,并对图像进行超像素分割,计算凸包内与凸包外所有超像素的差异度来选取前景种子。使用不同的区域特征描述子构建2个闭环无向图模型,分别将选取到的前景种子作为查询节点,采用经典的流形排序算法计算获得对应的显著图,融合2个显著图并作优化处理得到最终的显著图。在公开的MSRA10K和ECSSD数据集上进行实验,结果表明,该算法在准确率、召回率、F值和MAE值等评价指标方面均优于传统的流形排序检测方法,其检测效果既能准确突出显著性目标,又能有效地抑制背景区域的干扰。 展开更多
关键词 显著性检测 流形排序 凸包先验 显著图 优化功能
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基于流行排序的显著性检测改进算法研究 预览
18
作者 晁妍 王慧玲 《阜阳师范学院学报:自然科学版》 2018年第2期32-35,共4页
图像显著性检测是从单幅图像中检测出最突出的部分,由于现有的显著性检测算法只考虑了单尺度的问题,本文提出一种线性加权图融合的显著性检测算法。该算法首先利用超像素分割算法对图像进行多尺度分割,然后利用线性加权融合算法,得到最... 图像显著性检测是从单幅图像中检测出最突出的部分,由于现有的显著性检测算法只考虑了单尺度的问题,本文提出一种线性加权图融合的显著性检测算法。该算法首先利用超像素分割算法对图像进行多尺度分割,然后利用线性加权融合算法,得到最终的显著图。在数据集ASD和ECSSD上与当前流行的8种检测算法进行实验比对,结果表明,本文算法能获得更优的F-measure值和精确度,而且可以获得更加均匀准确的显著图。 展开更多
关键词 显著性检测 流行排序 线性加权
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结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测 预览
19
作者 苏寒松 代志涛 +1 位作者 刘高华 张倩芳 《吉林大学学报:工学版》 CSCD 北大核心 2018年第6期1887-1894,共8页
针对现有显著性检测方法在复杂自然图像下鲁棒性不高的问题,提出了一种结合吸收Markov链和流行排序的显著性检测算法。首先计算灰度图像的熵值得到超像素分割数目,然后分两阶段进行显著性检测。在第1阶段,首先对边缘超像素进行预处理,... 针对现有显著性检测方法在复杂自然图像下鲁棒性不高的问题,提出了一种结合吸收Markov链和流行排序的显著性检测算法。首先计算灰度图像的熵值得到超像素分割数目,然后分两阶段进行显著性检测。在第1阶段,首先对边缘超像素进行预处理,再使用背景先验进行基于吸收Markov链随机游走的显著性检测;在第2阶段,使用第1阶段计算的区域显著值作为前景查询种子用于流行排序对检测结果进一步优化。在公开数据集ASD和ECSSD上的实验结果表明:与现有显著性检测算法对比,该算法可以准确地突出显著目标,并有效地抑制背景,同时在F-measure等指标上也有很大改善。 展开更多
关键词 信息处理技术 显著性检测 背景先验 前景查询种子 吸收Markov链 流行排序
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基于连通图的视觉显著区域检测研究 预览
20
作者 肖云 陈新宇 +1 位作者 汤进 张海涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第8期2503-2505,2519共4页
显著性区域检测是指自动识别出图像中最感兴趣、最重要的区域,目前在目标识别、图像检索等领域应用广泛。基于图的流形排序的显著区域检测算法虽然能够准确高效地检测出一幅图像中的显著性区域,但该算法中使用的K正则图描述的各顶点... 显著性区域检测是指自动识别出图像中最感兴趣、最重要的区域,目前在目标识别、图像检索等领域应用广泛。基于图的流形排序的显著区域检测算法虽然能够准确高效地检测出一幅图像中的显著性区域,但该算法中使用的K正则图描述的各顶点的空间连接性的图的结构存在局限。为解决上述局限性,研究构造一个更一般的连通图,在显著目标较大或显著目标不连续的情况下,能够更准确地检测出显著性区域。通过在CSSD、SOD、ASD和SED2四个标准数据集上进行大量验证性实验,与六种现有的代表性方法相比,实验结果在PR曲线、 F 值、MAE等多个指标均表明改进算法有明显的提高,有效验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 显著性目标检测 流形排序 连通图
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