ABSTRACT I detta dokument föreslår vi en ny metod för att upptäcka salthalt på ansiktsbilder. I vår metod, ansikte och ansiktsdrag extraheras som två uppifrån-och-ned funktionskanaler, linjärt integrerad med tre traditionella bottom-up funktioner av färg, intensitet och orientering, för att ge slutlig hållbarhet karta över en ansiktsbild. Genom att genomföra ett eyetracking experiment, en databas med mänskliga fixeringar på 510 ansiktsbilder erhålls för att analysera fixering distribution på ansikte regionen. Vi finner att fixeringar på ansikte regioner kan väl modelleras av en Gaussian blandning modell (GMM), som motsvarar ansikte och ansiktsdrag. Följaktligen, vi modellerar möta soliditet av GMM, lärt från utbildningsdata i vår databas. Dessutom undersöker vi att vikterna i ansiktsfunktionskanalerna är beroende av ansiktsstorleken i bilder, och relationen mellan vikterna och ansiktsstorleken uppskattas därför genom att man lär sig av träningsdata från vår eyetracking databas. De experimentella resultaten bekräftar att vår inlärningsbaserade metod är kapabel att dramatiskt förbättra noggrannheten i detekteringen av tålighet på ansiktsbilder över andra tio state-of-the-art metoder. Slutligen använder vi vår detekteringsmetod för att komprimera ansiktsbilder, med en förbättring av visuell kvalitet eller besparing på bit-rate över den befintliga bildkodaren. INDEX TERMS Saliency upptäckt, GMM, ansiktsbild.
Saliency detektion på ansikten bilder utförs i REF, där de extraherar olika typer av ansikte och ansiktsdrag för att modellera de framträdande regionerna i ansikten bilder.
Learning-Based Saliency Detection of Face Images
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}