[发明专利]图像显著性预测结果的评价方法和装置

摘要

本申请提供一种图像显著性预测结果的评价方法和装置，该方法包括：获取已采集到的多种显著区域预测方法在多个图像集上的显著区域预测结果，对该预测结果进行预处理，并使用该预测结果进行主观测试实验，得到任意两种预测方法所产生的两张显著性预测结果图的主观相对显著关系，构建主观测试数据结果对，补充显著区域真值图和随机图数据对，再构建主观测试结果数据集，针对该主观测试结果数据集，构建一种基于相对显著关系的卷积神经网络模型，训练该卷积神经网络模型，从该模型中获得图像显著性预测结果的评价方法，在该评价方法中，将显著区域预测结果和真值图作为输入，实现了图像显著性预测结果的评价。

主权项

1.一种图像显著性预测结果的评价方法，其特征在于，包括：对图像进行图像显著区域预测，得到所述图像显著区域预测结果；采用根据本发明预先训练获取的图像显著性预测结果的评价模型，获取对所述图像显著性预测结果的评价；其中，所述图像显著性预测结果的评价模型为根据主观测试数据集，对基于相对显著关系的人类评价标准进行学习的卷积神经网络结构的数学模型进行训练得到的。