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上传时间: 2021-02-23
详细说明:显着物体检测是许多计算机视觉应用程序的基本技术。 在本文中,我们提出了一种自适应计算模型来检测彩色图像中的显着物体。 首先,采用三种人类观察行为和可扩展的减法聚类技术构建注意力高斯混合模型(AGMM)和背景高斯混合模型(BGMM)。 其次,采用贝叶斯框架将每个像素分为显着对象或背景对象。 第三,利用期望最大化算法根据检测结果更新AGMM,BGMM和贝叶斯框架的参数。 最后,重复分类和更新过程,直到检测结果发展到稳定状态。 在各种图像上的实验证明了该方法的鲁棒性。 大量的定量评估和比较表明,所提出的方法明显优于最新方法。
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