Abstract-I detta papper, studerar vi den framträdande objektdetektion problem för bilder. Vi formulerar detta problem som en binär märkning uppgift där vi separerar det framträdande objektet från bakgrunden. Vi föreslår en uppsättning nya funktioner, inklusive multiscale kontrast, centersurround histogram, och färg spatial distribution, för att beskriva ett framträdande objekt lokalt, regionalt och globalt. Ett villkorligt slumpmässigt fält lär sig att effektivt kombinera dessa funktioner för framträdande objektdetektion. Vidare utvidgar vi det föreslagna tillvägagångssättet för att upptäcka ett framträdande objekt från sekventiella bilder genom att införa dynamiska framträdande egenskaper. Vi samlade in en stor bilddatabas med tiotusentals noggrant märkta bilder av flera användare och en videosegmentdatabas, och genomförde en uppsättning experiment över dem för att visa effektiviteten i det föreslagna tillvägagångssättet.
Liu m.fl. REF betraktar detektion av saliency som en binär märkningsuppgift och kombinerar multifeatures med ett villkorat slumpmässigt fält (CRF) för att generera saliencykartorna.
Learning to Detect a Salient Object
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}