Visuell hälsa, som förutspår regioner inom synfältet som drar till sig mest visuell uppmärksamhet, har väckt stort intresse från forskare. Det har redan använts i flera visionsuppgifter, t.ex. bildklassificering, objektdetektering, förgrundssegmentering. På senare tid har den spektrumanalysbaserade visuella saliensmetoden väckt stort intresse på grund av dess enkelhet och goda prestanda, där fasinformationen av bilden används för att konstruera saliencykartan. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka spatiotemporal visuell saliency baserat på fasspektrumet av videorna, som är lätt att genomföra och beräkna effektivt. Med den föreslagna algoritmen studerar vi också hur spatiotemporal saliency kan användas i två viktiga vision uppgift, abnormitet upptäckt och spatiotemporal intresse punktdetektering. Den föreslagna algoritmen utvärderas på flera allmänt använda dataset med jämförelse med de toppmoderna metoderna från litteraturen. Experimenten visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är för att upptäcka spatiotemporal synskärpa och dess tillämpning på ovan nämnda synuppgifter.
Zhang m.fl. REF upptäcker spatiotemporal visuell hälsa baserat på fasspektrumet för videorna.
Unsupervised Video Analysis Based on a Spatiotemporal Saliency Detector
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}