| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-24页 |
| 1.2.1 显著性检测 | 第15-19页 |
| 1.2.2 场景文本检测 | 第19-24页 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 | 第24-30页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第24页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第24-28页 |
| 1.3.3 论文结构与章节安排 | 第28-30页 |
| 第2章 基于超像素聚类的显著性检测方法 | 第30-52页 |
| 2.1 引言 | 第30-32页 |
| 2.2 超像素聚类 | 第32-36页 |
| 2.2.1 图构造 | 第32-33页 |
| 2.2.2 图聚类 | 第33-36页 |
| 2.3 由粗到细的显著性检测 | 第36-41页 |
| 2.3.1 初始显著性计算 | 第36-39页 |
| 2.3.2 显著性细化 | 第39-41页 |
| 2.4 实验 | 第41-50页 |
| 2.4.1 数据库与评价准则 | 第41-42页 |
| 2.4.2 实验结果与分析 | 第42-50页 |
| 2.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第3章 基于区域和像素级融合的显著性检测方法 | 第52-72页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 区域级显著性检测 | 第53-56页 |
| 3.3 像素级显著性检测 | 第56-60页 |
| 3.4 显著性融合 | 第60-61页 |
| 3.5 实验 | 第61-71页 |
| 3.5.1 数据库与评价准则 | 第61-62页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第62-71页 |
| 3.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 基于深层监督循环卷积神经网络的显著性检测方法 | 第72-90页 |
| 4.1 引言 | 第72页 |
| 4.2 相关工作介绍 | 第72-75页 |
| 4.2.1 深层监督网络 | 第73-74页 |
| 4.2.2 循环卷积神经网络 | 第74-75页 |
| 4.3 深层监督循环卷积神经网络 | 第75-80页 |
| 4.4 实验 | 第80-88页 |
| 4.4.1 数据库与评价准则 | 第80-81页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第81-88页 |
| 4.5 本章小结 | 第88-90页 |
| 第5章 基于文本显著性的场景文本检测方法 | 第90-112页 |
| 5.1 引言 | 第90-92页 |
| 5.2 初始文本显著性检测 | 第92-96页 |
| 5.3 文本显著性细化 | 第96-98页 |
| 5.4 文本显著性区域分类 | 第98-101页 |
| 5.5 实验 | 第101-110页 |
| 5.5.1 数据库与评价准则 | 第101-102页 |
| 5.5.2 实验结果与分析 | 第102-110页 |
| 5.6 本章小结 | 第110-112页 |
| 结论 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-128页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第128-132页 |
| 致谢 | 第132-134页 |
| 个人简历 | 第134页 |