您当前所在位置: 首页 > 首发论文
动态公开评议须知

1. 评议人本着自愿的原则,秉持科学严谨的态度,从论文的科学性、创新性、表述性等方面给予客观公正的学术评价,亦可对研究提出改进方案或下一步发展的建议。

2. 论文若有勘误表、修改稿等更新的版本,建议评议人针对最新版本的论文进行同行评议。

3. 每位评议人对每篇论文有且仅有一次评议机会,评议结果将完全公示于网站上,一旦发布,不可更改、不可撤回,因此,在给予评议时请慎重考虑,认真对待,准确表述。

4. 同行评议仅限于学术范围内的合理讨论,评议人需承诺此次评议不存在利益往来、同行竞争、学术偏见等行为,不可进行任何人身攻击或恶意评价,一旦发现有不当评议的行为,评议结果将被撤销,并收回评审人的权限,此外,本站将保留追究责任的权利。

5. 论文所展示的星级为综合评定结果,是根据多位评议人的同行评议结果进行综合计算而得出的。

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

上传后印本

( 请提交PDF文档 )

* 后印本是指作者提交给期刊的预印本,经过同行评议和期刊的编辑后发表在正式期刊上的论文版本。作者自愿上传,上传前请查询出版商所允许的延缓公示的政策,若因此产生纠纷,本站概不负责。

发邮件给 王小芳 *

收件人:

收件人邮箱:

发件人邮箱:

发送内容:

0/300

论文收录信息

论文编号 201303-919
论文题目 基于Gabor分解和二维熵的视觉注意
文献类型
收录
期刊

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

年, 卷(

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

编者.论文集名称(中文) [c].

出版地 出版社 出版年-

编者.论文集名称(英文) [c].

出版地出版社 出版年-

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

日期--

在线地址http://

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

英文作者写法:

中外文作者均姓前名后,姓大写,名的第一个字母大写,姓全称写出,名可只写第一个字母,其后不加实心圆点“.”,

作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

上传修改稿说明:

1.修改稿的作者顺序及单位须与原文一致;

2.修改稿上传成功后,请勿上传相同内容的论文;

3.修改稿中必须要有相应的修改标记,如高亮修改内容,添加文字说明等,否则将作退稿处理。

4.请选择DOC或Latex中的一种文件格式上传。

上传doc论文   请上传模板编辑的DOC文件

上传latex论文

* 上传模板导出的pdf论文文件(须含页眉)

* 上传模板编辑的tex文件

回复成功!


  • 0

基于Gabor分解和二维熵的视觉注意

首发时间:2013-03-28

吕琦 1   

吕琦(1989年),男,硕士研究生,主要研究方向:注意力选择

王斌 1   

王斌(1964年),男,教授,主要研究方向为智能信息处理、图像处理等。

张立明 1   

张立明(1943年),女,教授,主要研究方向为视觉注意力选择、神经网络等。

  • 1、复旦大学电子工程系,上海 200433

摘要:视觉注意力广泛应用于计算机视觉和图像处理的领域中,例如图像分割、图像压缩、目标跟踪和目标检测等等,都会涉及到注意力选择的范畴。基于现有模型的优缺点,本文从频率域的角度提出一种基于显著图的计算模型。通过两个主要步骤可以得到显著图:首先对输入图像在特定的尺度上进行Gabor小波分解,以得到特征图;接下来以二维熵作为度量来融合及挑选这些特征图。本文所提出的算法在视觉注视点的预测上要优于大多数的现有算法,无论是对于心理图像还是包含不同大小显著物体的自然图像。除此之外,Gabor的生物特性使得本文的方法更加可靠,并且能更好地适应不同的情况。

关键词: 视觉注意力 扩展的经典感受野 Gabor分解 二维熵

For information in English, please click here

Gabor Decomposition and 2-D Entropy Based Visual Attention

LV Qi 1   

吕琦(1989年),男,硕士研究生,主要研究方向:注意力选择

WANG Bin 1   

王斌(1964年),男,教授,主要研究方向为智能信息处理、图像处理等。

ZHANG Liming 1   

张立明(1943年),女,教授,主要研究方向为视觉注意力选择、神经网络等。

  • 1、Department of Electronic Engineering, Fudan University, Shanghai 200433

Abstract:Visual attention is an important mechanism as it applies to many branches of computer vision and image processing such as image segmentation, compression, target detection, tracking and so on. Based on both capabilities and defects of existing models, the paper proposes a computational saliency-oriented model from the perspective of frequency domain. A saliency map can be generated by two main steps: firstly Gabor wavelet decomposition of the input image at certain levels is used to produce the feature components, and then these components are selected and fused in the sense of 2D entropy. The proposed algorithm outperforms most of state-of-the-art algorithms at human fixation prediction for both psychological patterns and natural images including salient objects with arbitrary sizes. Beyond that, biological plausibility of Gabor filter makes our approach more reliable and adaptive to various stimuli.

Keywords: Visual Attention Extended Classical Receptive Field (ECRF) Gabor Decomposition 2D Entropy

Click to fold

点击收起

论文图表:

引用

导出参考文献

.txt .ris .doc
吕琦,王斌,张立明. 基于Gabor分解和二维熵的视觉注意[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2013-03-28]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201303-919.

No.****

同行评议

共计0人参与

评论

全部评论

0/1000

勘误表

基于Gabor分解和二维熵的视觉注意