![](/images/graphics-bg.png)
Graph-Based Salient Region Detection through Linear Neighborhoods
المؤلفون المشاركون
Hu, Xiao Peng
Xu, Lijuan
Yang, Yan
Wang, Fan
Yuanyuan, Sun
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-05-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Pairwise neighboring relationships estimated by Gaussian weight function have been extensively adopted in the graph-based salient region detection methods recently.
However, the learning of the parameters remains a problem as nonoptimal models will affect the detection results significantly.
To tackle this challenge, we first apply the adjacent information provided by all neighbors of each node to construct the undirected weight graph, based on the assumption that every node can be optimally reconstructed by a linear combination of its neighbors.
Then, the saliency detection is modeled as the process of graph labelling by learning from partially selected seeds (labeled data) in the graph.
The promising experimental results presented on some datasets demonstrate the effectiveness and reliability of our proposed graph-based saliency detection method through linear neighborhoods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Lijuan& Wang, Fan& Yang, Yan& Hu, Xiao Peng& Yuanyuan, Sun. 2016. Graph-Based Salient Region Detection through Linear Neighborhoods. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112758
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Lijuan…[et al.]. Graph-Based Salient Region Detection through Linear Neighborhoods. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112758
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Lijuan& Wang, Fan& Yang, Yan& Hu, Xiao Peng& Yuanyuan, Sun. Graph-Based Salient Region Detection through Linear Neighborhoods. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112758
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1112758
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)