Denna version finns på https://strathprints.strath.ac.uk/63200/ Strathprints är utformad så att användarna kan få tillgång till forskningsutgången från universitetet i Strathclyde. Om inte annat uttryckligen anges på manuskriptet behålls Copyright © and Moral Rights for the papers on this site av de enskilda upphovsmännen och/eller andra upphovsrättsinnehavare. Kontrollera att manuskriptet innehåller uppgifter om alla andra licenser som kan ha tillämpats. Du får inte ägna dig åt ytterligare distribution av materialet för någon vinstbringande verksamhet eller någon kommersiell vinst. Du kan fritt distribuera både url (https://strathprints.strath.ac.uk/) och innehållet i denna uppsats för forskning eller privata studier, utbildning, eller icke-vinstdrivande ändamål utan föregående tillstånd eller kostnad. All korrespondens kring denna tjänst bör skickas till Sammanfattning: Även om forskning om detektion av hälsa och visuell uppmärksamhet har varit aktiv under de senaste åren, fokuserar det mesta av det befintliga arbetet på stillbild snarare än videobaserad hälsa. I detta dokument, en djupinlärning baserad hybrid spatiotemporal Saliency har extrahering ram föreslås för Saliency upptäckt från videofilmer. Den djupa inlärningsmodellen används för utvinning av högnivåfunktioner från rå videodata, och de integreras sedan med andra högnivåfunktioner. Det djupa lärnätverket har visat sig vara mycket effektivt när det gäller att utvinna dolda egenskaper än konventionella handgjorda metoder. Effektiviteten för att använda hybrida högnivåfunktioner för detektering av hållfasthet i video visas i detta arbete. I stället för att bara använda en statisk bild tar den föreslagna modellen för djupinlärning flera på varandra följande ramar som indata och både rumsliga och tidsmässiga egenskaper beaktas vid beräkning av saliencykartor. Effekten av den föreslagna hybrida funktionsramen utvärderas av fem databaser med mänskliga blickkomplexa scener. Experimentella resultat visar att den föreslagna modellen överträffar fem andra state-of-the-art video saliency detektion metoder. Dessutom anses det föreslagna ramverket vara användbart för andra videoinnehållsbaserade tillämpningar, t.ex. Som ett resultat, en stor film klipp dataset tillsammans med märkta video höjdpunkter genereras.
Wang m.fl. I REF föreslogs en djupinlärningsbaserad hybrid spatiotemporal saliency-ram för extraktion av saliency-detektering från videofilmer.
A Deep-Learning Based Feature Hybrid Framework for Spatiotemporal Saliency Detection inside Videos
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}