![](/images/graphics-bg.png)
Salient Object Detection Based on Background Feature Clustering
المؤلفون المشاركون
Huang, Kan
Zhang, Yong
Lv, Bo
Shi, Yongbiao
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-02-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Automatic estimation of salient object without any prior knowledge tends to greatly enhance many computer vision tasks.
This paper proposes a novel bottom-up based framework for salient object detection by first modeling background and then separating salient objects from background.
We model the background distribution based on feature clustering algorithm, which allows for fully exploiting statistical and structural information of the background.
Then a coarse saliency map is generated according to the background distribution.
To be more discriminative, the coarse saliency map is enhanced by a two-step refinement which is composed of edge-preserving element-level filtering and upsampling based on geodesic distance.
We provide an extensive evaluation and show that our proposed method performs favorably against other outstanding methods on two most commonly used datasets.
Most importantly, the proposed approach is demonstrated to be more effective in highlighting the salient object uniformly and robust to background noise.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Kan& Zhang, Yong& Lv, Bo& Shi, Yongbiao. 2017. Salient Object Detection Based on Background Feature Clustering. Advances in Multimedia،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122341
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Kan…[et al.]. Salient Object Detection Based on Background Feature Clustering. Advances in Multimedia No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122341
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Kan& Zhang, Yong& Lv, Bo& Shi, Yongbiao. Salient Object Detection Based on Background Feature Clustering. Advances in Multimedia. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122341
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1122341
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)