程藜
,
吴谨
,
朱磊
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20163107.0726
提出了一种基于结构标签学习的显著性目标检测算法,将结构化学习方法应用到显著性目标检测中.首先从含有标记的图像中随机采集固定大小的矩形区域,并记录其结构标签；然后使用含结构标签的区域特征构建决策树集合；最后采用监督学习的方法对图像进行优化预测,得到最终的显著图.实验结果表明,本文方法能较准确地检测出图像库中图像的显著性区域,在数据库 MSRA5000和 BSD300的 AUC 值分别为0．8918、0．7052,说明本文方法具有较好的显著性检测效果.
关键词:
显著目标检测
,
结构标签
,
决策树
,
监督学习
