胡金戈
- 作品数：5 被引量：5H指数：1
- 供职机构：西南大学计算机与信息科学学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金教育部“春晖计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于流形排序的三维模型检索方法被引量：4
- 2017年
- 针对现有的基于视图的三维模型检索方法大多将二维投影视图特征直接用于表示三维模型,忽略不同视点下的二维投影视图特征的贡献度的问题,提出一种基于流形排序的三维模型检索方法,关注不同二维投影视图特征的贡献度。通过旋转三维模型获得34张不同视点的二维投影视图,采用基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)特征的词袋模型提取34张二维投影视图的词频向量特征,利用流形排序将同一个三维模型的34个词频向量特征聚合成一个三维模型特征。试验表明,基于流形排序的三维模型检索方法能够有效地提高检索结果的准确率。
- 牟春倩唐雁胡金戈
- 关键词：三维模型检索SIFT特征流形排序
- 基于视觉中心转移的视觉显著性检测方法
- 2017年
- 针对现有许多检测方法提取出的显著性区域不够清晰的问题,提出一种基于视觉中心偏移的视觉显著性检测方法,在对图像进行预分割的基础上,结合图像的颜色对比特征、颜色分布特征和位置特征,提取出图像显著性区域,利用视觉中心转移模拟人类视野系统的视野转移过程,对图像进行多尺度分析,融合不同尺度显著图得到最终显著图。试验结果表明,本方法较现有显著性检测方法在视觉效果和查准率召回率有明显提高,ROC曲线下的面积可达0.952。
- 胡金戈唐雁
- 关键词：视觉显著性多尺度分析图像分割
- 基于视觉中心转移的视觉显著性检测方法研究
- 视觉是人类认知世界获取信息的主要途径，使人能够感知复杂、变化的环境。因为人眼摄入图像的整体性和人类视觉神经系统处理信息的高度并行性，人类辨识图像并判断出其感兴趣区域是非常容易的事。随着计算机、通信和数字媒体为代表的信息技...
- 胡金戈
- 关键词：多尺度分析图像分割
- 文献传递
- 融合背景模型和颜色特征的多尺度视觉显著性检测
- 2016年
- 结合图像背景先验信息和颜色特征,提出一种融合背景模型及颜色特征的视觉显著性检测方法。将图像颜色空间转换到Lab颜色空间下,利用SLIC超像素分割方法对图像进行分割,然后将图像中心的椭圆外面的区域划分为背景区域,同时将背景区域分割成四个互不重叠的相等子区域,构建图像背景模型,分别计算内部区域与这四个背景区域的差异性得到显著性特征。为了避免显著性目标在图像边缘时带来的漏检现象,同时考虑图像背景区域内部颜色特征的奇异性,特征奇异区域即为显著性区域。
- 胡金戈
- 关键词：显著性检测目标检测
