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视觉显著性预测防研究总结（AUC、NSS、EMD评估）

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.78 MB | 2017-11-01

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　　在过去的十几年，基于视觉显著性的研究日益增多，因为其广泛的应用性。人类在观测事物时会迅速捕捉与背景和周围不同的显著性区域，以此实现在短时间内最大化所获取的信息。因此，在计算机视觉领域，对视觉显著性的研究有着重大意义。视觉显著性可以用于图像分割，图像质量评估，图像匹配，图像恢复，图像渲染，图像和视频压缩，图像缩略图，图像重定向，视频摘要，视频压缩，场景分类，物体检测，物体识别，视觉跟踪，兴趣点检测，自动图像拼贴，人脸分割和跟踪等。在机器人领域，视觉显著性可以用于机器人定位，机器人导航等。

视觉显著性预测防研究总结（AUC、NSS、EMD评估）

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