Отрывок: 4). Рис. 4. Кривые точности-полноты существующих и разработанного методов На основе полученных карт значимости и кривых точности-полноты можно сделать вывод, что разрабо- танный метод визуального внимания на основе ранжи- рования вершин графа по разнородным признакам изображений превосходит многие существующие под- ходы. Особенно хорошо это видно при выделении об- ласти значимости на изображениях с низким цветовым контрастом и сложными текстурами. Заключение В работе п...
Название : Метод визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений
Другие названия : Visual attention method based on vertex ranking of graphs by heterogeneous image attributes
Авторы/Редакторы : Захаров, А.А.
Титов, Д.В.
Жизняков, А.Л.
Титов, В.С.
Ключевые слова : анализ изображений
визуальное внимание
граф
признаки изображений
ранжирование
компьютерное зрение
Дата публикации : Июн-2020
Издательство : Самарский национальный исследовательский университет
Библиографическое описание : Захаров, А.А. Метод визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений / А.А. Захаров, Д.В. Титов, А.Л. Жизняков, В.С. Титов // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 3. – С. 427-435. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-658.
Серия/номер : 44/3;
Аннотация : В статье рассматривается разработка метода визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений. Целью исследований является создание метода, позволяющего с высокой точностью обнаруживать объекты на изображениях с низким цветовым контрастом выделяемых и фоновых областей. Для вычисления области значимости изображение предварительно сегментируется на регионы. На основе регионов строится граф. Каждый регион связан со смежными регионами, а также с областями, примыкающими к смежным регионам. Регионы являются вершинами графа. Вершины графа ранжируются по признакам соответствующих областей изображения. Область значимости выделяется на основе запросов фоновых областей. К фоновым областям относятся регионы, примыкающие к краям изображения. В существующем подходе визуального внимания на основе ранжирования вершин графа использовались только цветовые признаки изображения. В предлагаемом методе для повышения точности дополнительно используются текстурные признаки и признаки формы. Для вычисления текстурных признаков используется функция энергии Габора. При анализе формы рассчитывается расстояние между центрами регионов. Результаты экспериментов представлены на тестовых изображениях. Построены кривые точности-полноты, показывающие преимущество разработанного метода.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-658
http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Metod-vizualnogo-vnimaniya-na-osnove-ranzhirovaniya-vershin-grafa-po-raznorodnym-priznakam-izobrazhenii-84752
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20200728\84752
ГРНТИ: 28.23.15
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
440314.pdfОсновная статья2.28 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.