基于卷积神经网络的显著性预测

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显著性在交互过程中占据了一 个重要地位。显著性预测是一个涉及 到计算机视觉、图像处理和模式识别 的综合学科。这个研究重点就是对于 一张全新的图片,如何准确的预测出 人会首先关注哪个部分。基于卷积神 经网络的显著性预测,是一种运用卷 积神经网络来预测人眼关注点的方法。 本文利用卷积神经网络中的局部感受 野去模拟视神经功能,进行特征提取。 结合反向卷积和高斯滤波得到一个人 眼关注的显著性图,本文采用 iSUN 的 眼动数据集,对比其他方法的实验结 果验证了提出方法的有效性。
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