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基于引導(dǎo)Boosting算法檢測顯著性

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  針對現(xiàn)有的基于引導(dǎo)學(xué)習(xí)的顯著性檢測模型存在的訓(xùn)練樣本不純凈和特征提取方式過于簡單的問題,提出一種改進(jìn)的基于引導(dǎo)( Boosting)的算法來檢測顯著性,從提升訓(xùn)練樣本集的準(zhǔn)確度和改進(jìn)特征提取的方式來達(dá)到學(xué)習(xí)效果的提升。首先,根據(jù)顯著性檢測的自底向上模型產(chǎn)生粗選樣本圖,并通過元胞自動機(jī)對粗選樣本圖進(jìn)行快速有效優(yōu)化來建立可靠的引導(dǎo)樣本,完成對原圖的標(biāo)注建立訓(xùn)練樣本集;然后,在訓(xùn)練集上對樣本進(jìn)行顏色紋理特征提取;最后,使用不同特征不同核的支持向量機(jī)(SVM)弱分類器生成基于Boosting學(xué)習(xí)一個強(qiáng)分類器,對每幅圖像的超像素點(diǎn)進(jìn)行前景背景分類,得到顯著圖。在ASD數(shù)據(jù)庫和SEDI數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗結(jié)果顯示該模型能對復(fù)雜和簡單的圖像生成完備清晰的顯著圖,并在準(zhǔn)確率召回率曲線和曲線下面積(AUC)測評值上有較大提升。由于其準(zhǔn)確性,能應(yīng)用在計算機(jī)視覺預(yù)處理階段。

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