图像显著区域提取方法及其应用研究

本书密切跟踪国际前沿研究主流的发展趋势，探析了显著区域提取的研究方向、显著区域的提取方法及其应用，以显著性检测的关键因素为导向，以论述基础概念、研究相关算法、提出可行模型为主线，构建了面向社群图像的显著性数据集，提出了显著区域提取模型，并利用显著性检测技术有效地解决了对象类图像库的分类问题。本书可作为高等院校和科研机构计算机科学与技术相关专业本科生和研究生的教学参考书，也可以作为计算机视觉领域技术人员的参考书。

这是一本专注于图像显著区域提取方法及其应用的研究性著作。该书密切跟踪国际前沿研究主流的发展趋势，探析了显著区域提取的研究方向、显著区域的提取方法及其应用，以显著性检测的关键因素为导向，以论述基础概念、研究相关算法、提出可行模型为主线，构建了面向社群图像的显著性数据集，提出了显著区域提取模型，并利用显著性检测技术有效地解决了对象类图像库的分类问题。 该书首先介绍了显著区域提取技术应用的重要性，以及其在图像处理、计算机视觉、人工智能等领域的广泛应用前景。同时，该书还详细探讨了社交图像显著性检测技术，包括社交图像显著性检测技术的动因、构建面向社交媒体图像的显著性数据集的原则和方法，以及数据集性能评测方法。此外，该书还分析了显著性数据集存在的问题，并提出了相应的解决方案。 在显著区域提取方法的研究中，该书提出了基于标签上下文的显著区域提取方法，以及基于多特征的显著区域提取方法。这些方法通过融合图像的外观特征和标签上下文信息，有效地缩小了高级语义信息和低级图像特征之间的距离，从而提高了提取的准确性。同时，该书还提出了显著图动态融合方法，通过结合深度学习特征和人工设计特征，并利用全连接的条件随