基于超像素聚类的协同显著性检测
| 中文摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 显著性检测研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 协同显著性检测研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 目前存在的主要问题 | 第18-19页 |
| 1.4 本文主要工作及创新点 | 第19-20页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 基于内容感知的多尺度显著性检测 | 第21-36页 |
| 2.1 显著性检测方法的整体框架 | 第21-22页 |
| 2.2 超像素分割 | 第22-27页 |
| 2.2.1 SLIC分割 | 第22-23页 |
| 2.2.2 MSLIC分割 | 第23-26页 |
| 2.2.3 两种超像素分割方法的实验对比分析 | 第26-27页 |
| 2.3 超像素金字塔 | 第27-29页 |
| 2.3.1 构建高斯金字塔 | 第28页 |
| 2.3.2 超像素分割 | 第28-29页 |
| 2.4 显著性计算 | 第29-31页 |
| 2.4.1 计算弱显著图 | 第29-30页 |
| 2.4.2 训练强分类器 | 第30页 |
| 2.4.3 融合 | 第30-31页 |
| 2.5 实验结果分析 | 第31-35页 |
| 2.5.1 定性分析 | 第31-33页 |
| 2.5.2 定量分析 | 第33-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于超像素聚类的协同显著性检测 | 第36-47页 |
| 3.1 协同显著性检测 | 第36-37页 |
| 3.2 协同显著性检测方法整体框架 | 第37-38页 |
| 3.3 超像素聚类 | 第38-40页 |
| 3.3.1 特征选择 | 第38-39页 |
| 3.3.2 聚类方法 | 第39-40页 |
| 3.4 协同显著性计算 | 第40-41页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第41-46页 |
| 3.5.1 定性分析 | 第42-44页 |
| 3.5.2 定量分析 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于协同显著性的目标跟踪方法 | 第47-56页 |
| 4.1 目标跟踪的基本流程 | 第47-49页 |
| 4.2 基于协同显著性检测的目标跟踪框架 | 第49-50页 |
| 4.3 跟踪方法的具体实现 | 第50-53页 |
| 4.3.1 协同显著性检测 | 第50-51页 |
| 4.3.2 目标提取 | 第51-52页 |
| 4.3.3 运动预测 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-66页 |
| 攻读学位期间参与科研项目和公开发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
