自然图像中的感兴趣目标检测技术

视觉 注意机制和模糊 支持向量机（Ｓ Ｍ） 合的算法 。根据显 著度和角点分布 信息 ，从图像 中获得包括 单个 目标的视觉窗 口，并在窗 口 ＦＶ 相结 中采 用 Ｆ Ｖ 算法分割 目标和背景 。实验结果表 明，该 方法 符合生物的视觉注意机制 ，分 割效果较好 。 ＳＭ 关健诃 ：感兴趣 目标 ；显著图 ；模糊支持 向量机 ；视觉 注意 ；特征提取
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文献标识码： Ａ
中田 分类号： Ｐ９４ Ｔ３１ ．
自然 图像 中的感 兴趣 目标检 测技术
赵 倩 ，胡越 黎 ，曹家 ，
（． １ 上海 大学 机电工程与 自动化学院 ，上海 ２ ０ ７ ； ． ０ ０ ２ ２ 上海 电力学院 电子科学与技术系 ，上海 ２ ０ ９ ） ０００
摘
要： 基于显 著图的 目标检测方法不能精确地找 到感兴趣 目标的位置 ，或在 同一感兴趣 目标上检测出多个感兴趣 区域 。为此 ， 出一种 提
ＤＯＩ １．９ ９ ．ｓ．Ｏ ０３ ２ ．０ １ １ ５ ： ０３ ６ ／ｉ ｎｔ０ —４ ８２ １． ． ９ ｊｓ ２０ ・
１ 概 述
传 统的感兴 趣区域（ ｅｉｎ ｏ ｎｅｅｔ ｇ Ｒ Ｉ Ｒ ｇｏ ｆＩｔ ｓｎ ， Ｏ ） ｒ ｉ 检测 算法 主 要是通 过用户人工指定或用图像分割算法估计 图像 中的感 兴趣对 象或区域。人工指定感兴趣区存在主观性 问题 ，图像 分 割算 法得 到的感兴趣区从本质上说 ，是通过 图像低层视觉 特征对 用户实际兴趣 的一种估计 ， 无法完成区域兴趣的度量 ， 也难 以实现对感兴趣 区的客观描述 。文献【］ 出一个基于视 １提 觉 生理和 心理物 理实验结果 ，模拟生物体视觉注意机制 的选 择性注 意模 型 ，得到图像中最容易引起注意部分 的方法 ，其 显著性 的大小一般 用一 幅灰度 图像（ａ ｅ ｃ ｐ来表示 。显 ｓｌ ｎ ｙｍａ） ｉ 著值越大 ，对应 的部分用户关注度越高 ，但仅基于这种显著 图的区域检测 方法通 常不能像 人类视觉一样精确地得到感兴 趣 目标 的位置 ，检测 到的感兴 趣区域出现的位置与实际大小 不准确 ， 而且会在 同一感兴趣 目标 上检测 出多个感兴趣 区域。
第３ ７卷 第 ２ 期 １
Ｖ＿ ＿７ ０ ３ ｌ
・
计
算
机
工
程
２１ ０ １年 １ １月
Ｎｏｖ ｍｂｅ ０１ ｅ ｒ２ １
Ｎｏ． ２ｌ
Ｃｏ ｍｐｕ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｔ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎ
人工 智 能及 识别 技术 ・
文章编号：１ ｏ ３ ８０１ １＿７— ３ ０ ＿４ （ １２—０ ３ ０ ２２ ） １
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