视觉显著性物体检测课件.ppt

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1、视觉显著性物体检测内容提要1.问题简介2.代表性工作介绍3.发展趋势探讨1.1什么是“显著性物体检测”?“显著性物体检测”一个从图像中检测出最能引起人的视觉注意的物体区域的计算机视觉处理过程理想的显著性物体检测算法高准确率高分辨率可以快速的计算1.2一些紧密相关的领域注视点预测(Fixationprediction)通过对眼动的预测和研究探索人类视觉注意机制Amodelofsaliency-basedvisualattentionforrapidsceneanalysis.PAMI1998,Ittietal.Saliencydetection:Aspec

2、tralresidualapproach.CVPR2007,Houet.al.Graph-basedvisualsaliency.NIPS,Harelet.al.Quantitativeanalysisofhuman-modelagreementinvisualsaliencymodeling:Acomparativestudy,IEEETIP2012,Borjiet.al.Abenchmarkofcomputationalmodelsofsaliencytopredicthumanfixations,TR2012.1.2一些紧密相关的领域注视点预测(F

3、ixationprediction)图像分割(ImageSegmentation)1.2一些紧密相关的领域注视点预测(Fixationprediction)图像分割(ImageSegmentation)Objectproposalgeneration>>1.3数据集与评价标准Benchmark示例1.4该领域的发展动力应用需求推动研究发展2.1代表性工作：启蒙Amodelofsaliency-basedvisualattentionforrapidsceneanalysis.PAMI1998,Ittietal.2.2代表性工作：分支形成Learningt

4、oDetectASalientObject,CVPR20072.2代表性工作：分支形成LearningtoDetectASalientObject,CVPR2007Frequency-tunedSalientRegionDetection,CVPR20092.3代表性工作：快速发展Globalcontrastbasedsalientregiondetection,CVPR2011,PAMI20142.3代表性工作：快速发展Globalcontrastbasedsalientregiondetection,CVPR2011,PAMI2014Regionsi

5、zeSpatialweightingRegioncontrastbysparsehistogramcomparison.2.3代表性工作：快速发展Globalcontrastbasedsalientregiondetection,CVPR2011,PAMI20142.3代表性工作：快速发展Globalcontrastbasedsalientregiondetection,CVPR2011,PAMI2014在MSRA系列数据集上Precision90+%,Recall90+%2.4代表性工作：初步总结各种Hypothesis及Feature的大爆发2.4代

6、表性工作：初步总结基于ExtrinsicCues的方法详情请参考推荐文献阅读中的论文2.5代表性工作：Ad-HocPrincipledSalientobjectdetection:Adiscriminativeregionalfeatureintegrationapproach,CVPR201326维颜色纹理等对比度特征34维的区域特征RandomForestregression3.1研究现状总结理想很美好对于任意输入图片，能够快速准确的找到显著性物体区域现实很残酷问题本身的严格定义比较困难对于很多复杂的输入图片，标注者都很难给出一个自己满意的显著性图

7、3.1研究现状总结理想很美好现实很残酷怎么看待理想与现实之间的巨大差距？3.2关于应用怎样让显著性物体检测算法在应用中鲁棒的运行？SalientShape:GroupSaliencyinImageCollections,TheVisualComputer2014.Chenget.al.3.2关于应用示例：从网络图像中学到的颜色模型可视化3.2关于应用[ACMTOG09,Chenet.al.][Vis.Comp.13,Chenget.al.][ACMTOG11,Chiaet.al.][ACMTOG11,Zhanget.al.][CVPR12,Zhuet.a

8、l.][CVPR13,Rubinsteinet.al.]Seethe500+ci