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...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЗахаров, А.А.-
dc.contributor.authorТитов, Д.В.-
dc.contributor.authorЖизняков, А.Л.-
dc.contributor.authorТитов, В.С.-
dc.date.accessioned2020-07-30 10:35:54-
dc.date.available2020-07-30 10:35:54-
dc.date.issued2020-06-
dc.identifierDspace\SGAU\20200728\84752ru
dc.identifier.citationЗахаров, 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.ru
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-658-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Metod-vizualnogo-vnimaniya-na-osnove-ranzhirovaniya-vershin-grafa-po-raznorodnym-priznakam-izobrazhenii-84752-
dc.description.abstractВ 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.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (Госзадание ВлГУ ГБ-1187/20).ru
dc.language.isorusru
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университетru
dc.relation.ispartofseries44/3;-
dc.subjectанализ изображенийru
dc.subjectвизуальное вниманиеru
dc.subjectграфru
dc.subjectпризнаки изображенийru
dc.subjectранжированиеru
dc.subjectкомпьютерное зрениеru
dc.titleМетод визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображенийru
dc.title.alternativeVisual attention method based on vertex ranking of graphs by heterogeneous image attributesru
dc.typeArticleru
dc.textpart4). 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...-
dc.classindex.scsti28.23.15-
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.