[发明专利]基于无监督学习的多视角显著性估计方法在审
| 申请号： | 202011250827.X | 申请日： | 2020-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN112329662A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 夏辰;韩军伟;郭雷 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于无监督学习的多视角显著性估计方法，属于视频图像处理领域。首先进行单视角背景建模，采用深层自动编码器对单视角背景进行学习，计算单视角显著性图；然后联合视角背景建模，对联合视角背景进行学习，计算联合视角显著性图；最后对单视角显著性图和联合视角显著性图进行多尺度显著性图融合。本发明方法仅需要采样场景无标记图像块来进行学习，结合了单视角与多视角下的显著性计算，可以更好的针对背景进行学习，减少背景的干扰，得到比基于显著性区域学习算法更高的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 视角 显著 估计 方法 | ||
【主权项】：
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