För att upptäcka visuellt framträdande element av komplexa naturliga scener, beräknings bottom-up saliency modeller ofta undersöka flera funktionskanaler såsom färg och orientering parallellt. De beräknar en separat funktion karta för varje kanal och sedan linjärt kombinera dessa kartor för att producera en master saliency karta. Endast ett fåtal studier har dock undersökt hur olika funktionsdimensioner bidrar till den övergripande visuella hållbarheten. Vi tar itu med denna integrationsfråga och föreslår att man använder covariance-matriser av enkla bildfunktioner (kända som regionala covariance-deskriptorer i datorvisionsgemenskapen; Tuzel, Porikli, & Meer, 2006) som metafunktioner för bedömning av saliency. Som lågdimensionella representationer av bildlappar, regionen covariances fånga lokala bildstrukturer bättre än standard linjära filter, men viktigare, de naturligt ger icke-linjär integration av olika funktioner genom att modellera sina korrelationer. Vi visar också att första ordningens statistik över egenskaper lätt skulle kunna införlivas i det föreslagna tillvägagångssättet för att förbättra resultaten. Vår experimentella utvärdering av flera referensdata visar att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar de toppmoderna modellerna på olika uppgifter, bland annat förutsägelse av mänskliga ögonfixeringar, framträdande objektdetektering och bildreriktion.
Genom att analysera den icke-linjära integrationen av olika visuella egenskaper och deras inneboende korrelationer, föreslogs i REF en detekteringsmetod genom att icke-linjärt införliva första ordningens statistik över funktioner och regionala kovarianer.
Visual saliency estimation by nonlinearly integrating features using region covariances
{'venue': 'Journal of vision', 'journal': 'Journal of vision', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}