Abstract-Vi presenterar en ny spatiotemporal detekteringsmetod för att uppskatta framträdande regioner i videor baserat på lutningsflöde fält och energioptimering. Det föreslagna gradientflödesfältet innehåller två utmärkande egenskaper: 1) gränsinformation inom ramen och 2) rörelseinformation mellan ramar tillsammans för att ange de framträdande regionerna. Baserat på ett effektivt utnyttjande av både intra-frame- och inter-frame-information i gradientflödesfältet, är vår algoritm tillräckligt robust för att uppskatta objektet och bakgrunden i komplexa scener med olika rörelsemönster och utseenden. Sedan introducerar vi såväl lokala som globala kontrasthaltsmått med hjälp av förgrunds- och bakgrundsinformation som beräknats från gradientflödesfältet. Dessa förbättrade kontrasthaltskurer belyser på ett enhetligt sätt ett helt objekt. Vi föreslår vidare en ny energifunktion för att uppmuntra den spatiotemporala konsekvensen i de utgående saliencykartor, som sällan utforskas i tidigare video saliency metoder. De experimentella resultaten visar att den föreslagna algoritmen överträffar state-of-the-art video saliency detektionsmetoder. Index Terms-Video salthalt, energioptimering, lutning flöde fält, spatiotemporal saltenergi.
Wang W. et al REF använder en ny spatiotemporal detekteringsmetod för att uppskatta framträdande regioner i videor baserat på lutningsflöde fält och energioptimering.
Consistent Video Saliency Using Local Gradient Flow Optimization and Global Refinement
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}