Sammanfattning Vi studerar visuell uppmärksamhet genom att upptäcka ett framträdande objekt i en ingångsbild. Vi formulerar framträdande objektdetektion som ett bildsegmenteringsproblem, där vi separerar det framträdande objektet från bildens bakgrund. Vi föreslår en uppsättning nya funktioner inklusive multi-scale kontrast, centersurround histogram, och färg spatial distribution för att beskriva ett framträdande objekt lokalt, regionalt och globalt. Ett villkorligt Random Field är lärt sig att effektivt kombinera dessa funktioner för framträdande objektdetektion. Vi byggde också en stor bilddatabas med tiotusentals noggrant märkta bilder av flera användare. Till vår kännedom är det den första stora bilddatabasen för kvantitativ utvärdering av visuella uppmärksamhetsalgoritmer. Vi bekräftar vår inställning till denna bilddatabas, som är allmänt tillgänglig med detta dokument.
En övervakad metod som föreslagits av Liu et al. REF kombinerar en uppsättning mellannivåfunktioner som beskriver lokal och global hållbarhet hos pixlar med hjälp av en villkorad slumpmässig fältmodell.
Learning to Detect A Salient Object
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}