![](/images/graphics-bg.png)
Saliency Detection Using Sparse and Nonlinear Feature Representation
المؤلفون المشاركون
Anwar, Shahzad
Zhao, Qingjie
Manzoor, Muhammad Farhan
Ishaq Khan, Saqib
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-05-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
An important aspect of visual saliency detection is how features that form an input image are represented.
A popular theory supports sparse feature representation, an image being represented with a basis dictionary having sparse weighting coefficient.
Another method uses a nonlinear combination of image features for representation.
In our work, we combine the two methods and propose a scheme that takes advantage of both sparse and nonlinear feature representation.
To this end, we use independent component analysis (ICA) and covariant matrices, respectively.
To compute saliency, we use a biologically plausible center surround difference (CSD) mechanism.
Our sparse features are adaptive in nature; the ICA basis function are learnt at every image representation, rather than being fixed.
We show that Adaptive Sparse Features when used with a CSD mechanism yield better results compared to fixed sparse representations.
We also show that covariant matrices consisting of nonlinear integration of color information alone are sufficient to efficiently estimate saliency from an image.
The proposed dual representation scheme is then evaluated against human eye fixation prediction, response to psychological patterns, and salient object detection on well-known datasets.
We conclude that having two forms of representation compliments one another and results in better saliency detection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Anwar, Shahzad& Zhao, Qingjie& Manzoor, Muhammad Farhan& Ishaq Khan, Saqib. 2014. Saliency Detection Using Sparse and Nonlinear Feature Representation. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048429
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Anwar, Shahzad…[et al.]. Saliency Detection Using Sparse and Nonlinear Feature Representation. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048429
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Anwar, Shahzad& Zhao, Qingjie& Manzoor, Muhammad Farhan& Ishaq Khan, Saqib. Saliency Detection Using Sparse and Nonlinear Feature Representation. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048429
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048429
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)