公开(公告)号：CN105491370A

公开(公告)日：2016-04-13

申请号：CN201510799543.9

申请日：2015-11-19

Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院

Inventor： 高冉 ,  郭晓强 ,  付光涛 ,  李小雨 ,  周芸 ,  涂钦

IPC: H04N17/00 ,  H04N17/02

Abstract: 本发明涉及一种基于图的协同低高级特征的视频显著性检测方法，属于视频检测技术领域，其技术特点是：使用改进的随机行走算法模拟人眼运动进行视频显著性检测。该方法从视频流中提取低级特征与高级特征，以超像素为基本单元，利用低级特征获得空域转移概率矩阵和时域重启矩阵，以边界优先作为一种高级特征获得基于边界先验的重启矩阵。将两种重启矩阵与空域转移概率矩阵相结合到重启性随机行走算法的框架中获得时空域显著性图。本文将算法在两个公开数据库上进行了测试，实验结果表明该方法优于其它显著性检测算法。本发明设计合理，利用低级特征和高级特征构建重启性随机行走的框架，获得了与人眼注意机制高度相符的显著性检测结果。

公开(公告)号：CN105491370B

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN201510799543.9

申请日：2015-11-19

Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院

Inventor： 高冉 ,  郭晓强 ,  付光涛 ,  李小雨 ,  周芸 ,  涂钦

IPC: H04N17/00 ,  H04N17/02

Abstract: 本发明涉及一种基于图的协同低高级特征的视频显著性检测方法，属于视频检测技术领域，其技术特点是：使用改进的随机行走算法模拟人眼运动进行视频显著性检测。该方法从视频流中提取低级特征与高级特征，以超像素为基本单元，利用低级特征获得空域转移概率矩阵和时域重启矩阵，以边界优先作为一种高级特征获得基于边界先验的的重启矩阵。将两种重启矩阵与空域转移概率矩阵相结合到重启性随机行走算法的框架中获得时空域显著性图。本文将算法在两个公开数据库上进行了测试，实验结果表明该方法优于其它显著性检测算法。本发明设计合理，利用低级特征和高级特征构建重启性随机行走的框架，获得了与人眼注意机制高度相符的显著性检测结果。