摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-11页 |
1.1 选题背景及研究意义 | 第8页 |
1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
1.3 本文组织结构安排 | 第10-11页 |
第二章 相关工作介绍及本文贡献 | 第11-15页 |
2.1 相关研究算法及存在问题 | 第11-12页 |
2.1.1 基于先验知识的显著性检测 | 第11-12页 |
2.1.2 基于局部线性约束的显著性检测方法 | 第12页 |
2.1.3 融合全局信息与局部信息的方法 | 第12页 |
2.2 目前现有工作的主要问题 | 第12-13页 |
2.3 本文主要工作及主要贡献 | 第13-15页 |
第三章 融合全局与局部的显著性检测方法 | 第15-23页 |
3.1 全局显著图构建 | 第15-18页 |
3.1.1 背景先验显著图 | 第15-17页 |
3.1.2 中心先验和Objectness先验 | 第17页 |
3.1.3 三种先验知识融合 | 第17-18页 |
3.2 局部显著图的构建 | 第18-23页 |
3.2.1 字典的构建 | 第18-19页 |
3.2.2 局部线性约束编码重构 | 第19-21页 |
3.2.3 融合算法 | 第21-23页 |
第四章 实验与结果分析 | 第23-30页 |
4.1 数据库介绍 | 第23页 |
4.2 评测方法介绍 | 第23-24页 |
4.2.1 P-R曲线 | 第23-24页 |
4.2.2 F-measure得分 | 第24页 |
4.3 算法参数与纵向分析 | 第24-26页 |
4.3.1 尺度对于算法的影响 | 第24-25页 |
4.3.2 算法各部分性能分析 | 第25-26页 |
4.4 本文算法与其他现有算法的比较 | 第26-30页 |
4.4.1 在ECSSD数据库中本文算法与对比算法的性能比较 | 第26页 |
4.4.2 在SOD数据库中本文算法与对比算法的性能比较 | 第26-27页 |
4.4.3 在PASCAL-S数据库中本文算法与对比算法的性能比较 | 第27-28页 |
4.4.4 在SED数据库中本文算法与对比算法的性能比较 | 第28页 |
4.4.5 本文算法与其他显著性算法的比较与分析 | 第28-29页 |
4.4.6 视觉比较 | 第29-30页 |
第五章 总结与展望 | 第30-31页 |
参考文献 | 第31-34页 |
致谢 | 第34-35页 |
硕士期间公开发表的论文 | 第35页 |