De för närvarande bäst presterande toppmoderna detekteringsalgoritmerna innehåller heuristiska funktioner för att utvärdera beständighet. De kräver parameterinställning, och förhållandet mellan parametervärdet och visuell styrka är ofta inte välbegripligt. Istället för att använda parametriska metoder följer vi en maskininlärningsmetod, som är parameterfri, för att uppskatta soliditet. Vår metod lär sig datadrivna saliency-skattning funktioner och utnyttjar bidrag av visuella egenskaper på saliency. Först översegmenterar vi bilden till superpixlar och kopplar dem iterativt till att bilda hierarkiska bildsegment. För det andra, från dessa segment, tar vi fram biologiskt lättförståeliga visuella egenskaper. Slutligen använder vi regressionsträd för att lära oss förhållandet mellan funktionsvärden och visuell salthalt. Vi visar att vår algoritm överträffar de senaste toppmoderna metoderna i tre offentliga databaser.
Den första metoden REF är baserad på maskininlärning och initialt extraherar biologiskt rimliga visuella funktioner från de hierarkiska bildsegmenten; sedan använder den regressionsträd för att lära sig förhållandet mellan funktionsvärdet och visuell information.
Saliency Detection using regression trees on hierarchical image segments
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}