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结束语视觉注意分析通常是显著区域检测的有效机制,实验显示本文采用的基于视觉注意机制和FSVM分类算法的图像感兴趣区域检测方法能很好的检测出感兴趣目标。比较了三类分类算法,FSVM算法、SVM算法以及LVQ神经网络算法,结果显示出FSVM算法较低的错分率。对文献[2]中视觉窗口提取算法进行修改,解决了多目标物体的分别提取问题,实验证明算法效果令人满意。该法为进一步实现基于感兴趣区的图像检索、基于感兴趣区的图像压缩等奠定了基础。

结束语视觉注意分析通常是显著区域检测的有效机制,实验显示本文采用的基于视觉注意机制和FSVM分类算法的图像感兴趣区域检测方法能很好的检测出感兴趣目标。比较了三类分类算法,FSVM算法、SVM算法以及LVQ神经网络算法,结果显示出FSVM算法较低的错分率。对文献[2]中视觉窗口提取算法进行修改,解决了多目标物体的分别提取问题,实验证明算法效果令人满意。该法为进一步实现基于感兴趣区的图像检索、基于感兴趣区的图像压缩等奠定了基础。

发布时间:2025-03-08 00:06:20
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答案:参考文献[1] Itti L, Koch C, Computational modeling of visual attention [J]. Nature Reviews Neuroscience, 2001, 2(3):194-203.[2] B. C. Ko and J.-Y. Nam. Object-of-interest image segmentation based on human attention and semantic region clustering [J], Journal of Optical Society of America, 2006.23(10):2462-2470.[3] Chun-Ying Wu; Jin-Jang Leou;Hsuan-Ying Chen; Visual attention region determination using low-level features [J]. Circuits and Systems,IEEE international Symposium. 2009.pp:3178-3181[4] E. Rosten and T. Drummond. Machine learning for high speed corner detection [J], In Proc. of European Conference on Computer Vision, 2006.vol.1, pp: 430-443.[5]范剑英,王凇涛,夏静等.基于模糊神经网络的纸币清分方法[J].计算机工程,2009.35(18):188-190.[6] Zhang X,Xiao X.L,Xu GY.Fuzzy support vector machine based on afinity among samples[J].Journal of Software.2006,17(5):951-958.基金项目:国家自然科学基金资助项目(60902085);上海市教育委员会科研创新项目资助(10ZZ118)作者简介:XXX,1969,女,博士研究生,副教授,主研方向:数字图像处理和机器视觉;XXX,教授、博士生导师;.XXX,教授
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