[发明专利]一种面向社群图像的显著图融合方法有效
| 申请号： | 201710613716.2 | 申请日： | 2017-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN107977948B | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 梁晔;马楠;胡路明;李华丽;昝艺璇;蒋元;陈强;宋恒达 | 申请（专利权）人： | 北京联合大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T5/40;G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 11367 北京驰纳智财知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 谢亮 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向社群图像的显著图融合方法，包括输入训练图像，包括以下步骤,对于D中的图像I，应用m种提取方法，提取所述训练图像的显著图，其中D为训练集；计算AUC值；按照步骤1和步骤2的计算方法，获得每幅图像的提取方法的排序表，排序表集合为 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 社群 图像 显著 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种面向社群图像的显著图融合方法，包括输入训练图像，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：对于训练集中的训练图像，应用M种提取方法，提取所述训练图像的显著图；/n步骤2：根据所述训练图像对应的标准二值标注计算M种提取方法对应的M个AUC值；/n步骤3：按照步骤1和步骤2的计算方法，获得每幅图像的提取方法的排序表，排序表的构成为方法的序号及其这种方法检测显著图的AUC值，生成排序表集合；/n步骤4：在训练集中对测试图像I进行基于标签语义的近邻搜索和基于图像外观的近邻搜索，得到语义近邻集合和外观近邻集合；/n步骤5：将步骤4中的结果进行合并，得到训练集中与测试图像I相似的近邻图像集合；/n步骤6：结合步骤3中得到的所述排序表集合和步骤5中得到的所述近邻图像集合，由所述排序表集合中近邻图像对应的每种方法的AUC值计算测试图像I的M种提取方法对应的权重向量，利用所述权重向量融合测试图像I的M个显著图。/n
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