摘要：本發(fā)明涉及一種利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行自然圖像中顯著區(qū)域的檢測(cè)方法，在訓(xùn)練階段，首先在自然圖像數(shù)據(jù)庫(kù)上選取一定數(shù)量的圖片提取基本特征，構(gòu)成訓(xùn)練樣本，然后利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)已提取特征進(jìn)行再學(xué)習(xí)，從而得到更抽象更有區(qū)分能力的增強(qiáng)型高級(jí)特征，最后用學(xué)習(xí)到的特征訓(xùn)練分類(lèi)器。在測(cè)試階段，對(duì)于任意一幅測(cè)試圖像，首先提取基本特征，然后利用訓(xùn)練好的深度模型，提取增強(qiáng)型高級(jí)特征，最后利用分類(lèi)器進(jìn)行顯著性與否的預(yù)測(cè)，并把每個(gè)像素點(diǎn)的預(yù)測(cè)值作為這點(diǎn)的顯著值。這樣我們就得到整幅圖像的顯著圖，顯著值越大，就越顯著。
- 專(zhuān)利類(lèi)型發(fā)明專(zhuān)利
- 申請(qǐng)人西北工業(yè)大學(xué);
- 發(fā)明人韓軍偉;聞時(shí)鋒;張鼎文;郭雷;
- 地址710072 陜西省西安市友誼西路127號(hào)
- 申請(qǐng)?zhí)?/b>CN201310739026.3
- 申請(qǐng)時(shí)間2013年12月26日
- 申請(qǐng)公布號(hào)CN103810503B
- 申請(qǐng)公布時(shí)間2017年02月01日
- 分類(lèi)號(hào)G06K9/66(2006.01)I;
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