Vi föreslår en ny detekteringsmodell för saliency genom att kombinera global information från frekvensdomänanalys och lokal information från rumsliga domänanalyser. I frekvensdomänanalysen, i stället för att modellera framträdande regioner, modellerar vi de icke-salienta regionerna med hjälp av global information; dessa så kallade upprepningsmönster som inte är särskiljande på scenen undertrycks genom att använda spektrumutjämning. I rumsliga domänanalys, vi förbättra de regioner som är mer informativa genom att använda en center-surround mekanism som liknar den som finns i den visuella cortex. Slutligen kombineras resultaten från dessa två kanaler för att ta fram översiktskartan. Vi visar att den föreslagna modellen har förmågan att lyfta fram både små och stora framträdande regioner i belamrade scener och att hindra upprepade objekt. Experimentella resultat visar också att den föreslagna modellen överträffar befintliga algoritmer när det gäller att förutsäga objektregioner där människan är mer uppmärksam.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF kombinerar den globala informationen form frekvensdomänanalys och lokal information från rumsliga domänanalys för att generera saliency karta.
Saliency detection based on frequency and spatial domain analyses
{'venue': 'In BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}