[发明专利]一种基于条件随机场的显著性检测优化方法有效
| 申请号： | 201810256988.6 | 申请日： | 2018-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN108491883B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 牛玉贞;林文奇;柯逍;陈俊豪 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/762;G06V10/74;G06V10/771 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于条件随机场的显著性检测优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：提取输入图像集合中各图像的全局深度卷积特征；步骤S2：根据全局深度卷积特征计算输入图像集合中两两图像之间的相似性；步骤S3：根据图像之间的相似性对输入图像集合进行K‑means聚类，形成k个相互独立的图像簇；步骤S4：采用网格搜索方法计算每个图像簇的全连接条件随机场最优参数；步骤S5：对于新的输入图像，判断其所属的图像簇，采用所属图像簇的全连接条件随机场最优参数对所述新的输入图像的显著性图进行优化。该方法适用于多种显著性检测算法的优化，且优化效果好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 条件 随机 显著 检测 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于条件随机场的显著性检测优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：提取输入图像集合中各图像的全局深度卷积特征；步骤S2：根据全局深度卷积特征计算输入图像集合中两两图像之间的相似性；步骤S3：根据图像之间的相似性对输入图像集合进行K‑means聚类，形成k个相互独立的图像簇；步骤S4：采用网格搜索方法计算每个图像簇的全连接条件随机场最优参数；步骤S5：对于新的输入图像，判断其所属的图像簇，采用所属图像簇的全连接条件随机场最优参数对所述新的输入图像的显著性图进行优化。
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