自组织映射与流形学习的图像显著度检测

来源：软件学报杂志2015年第S2期北京时间：

作者：陈加忠,曹华,苏曙光,伊斯刚

单位：陈加忠，华中科技大学计算机科学与技术学院, 湖北武汉 43007411,曹华，华中科技大学计算机科学与技术学院, 湖北武汉 43007402,苏曙光，华中科技大学计算机科学与技术学院, 湖北武汉 43007403,伊斯刚，重庆师范大学物理与电子工程学院, 重庆 40833104

摘要：提取反映图像内容的结点以及为这些结点分配初始标签,是半监督学习用于显著度检测的关键问题.通过自组织映射把图像分成多个结点,这些结点不但反映图像内容的颜色特征,还能够反映图像内容的轮廓特征.然后通过把二维结点图嵌入到高维的空间构造带权无向图.由于无向边的对称性,进一步采用流形学习的方法,把无向图和半监督学习结合起来,通过预设边界结点预期的显著度,最终计算出所有结点的显著度.实验结果表明,与近年提出的几种经典的显著度检测算法相比,所提出的方法取得了较好的Precision-Recall性能和较舒服的视觉效果.

关键词：显著度检测;自组织映射;流形学习;半监督学习;无向图

基金资助：国家自然科学基金(61300140);现代信息科学与网络技术北京市重点实验室开放课题(XDXX1307)