杜杰
,
吴谨
,
朱磊
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20163101.0117
为了对各类自然场景中的显著目标进行检测,本文提出了一种将图像的深度信息引入区域显著性计算的方法,用于目标检测.首先对图像进行多尺度分割得到若干区域,然后对区域多类特征学习构建回归随机森林,采用监督学习的方法赋予每个区域特征显著值,最后采用最小二乘法对多尺度的显著值融合,得到最终的显著图.实验结果表明,本文算法能较准确地定位RGBD图像库中每幅图的显著目标.
关键词:
目标检测
,
深度信息
,
区域特征
,
随机森林
,
监督学习
