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[硕士论文] 姜博文
控制工程 大连理工大学 2019(学位年度)
[硕士论文] 姜博文
信号与信息处理 大连理工大学 2014(学位年度)
摘要:在这篇论文中,我们首先回顾了马尔可夫链的基本原理,部分吸收随机游走的概念,简要介绍了强健的背景先验.然后,我们分别依靠吸收马尔可夫链中的被吸收时间,遍历马尔可夫链中的击中时间,部分吸收随机游走中的吸收概率进行显著性检测,并且,进一步融合了强健背景先验进行显著性优化。
  我们联合考虑显著目标和背景的外观差异和空间分布。在吸收链中,虚拟边界节点被选作吸收节点,并且计算从每个转移节点到边界吸收节点的被吸收的时间。转移节点的被吸收的时间测量他同所有吸收节点的全局相似性,所以当以被吸收的时间作为显著性度量时,显著目标能够被从背景一致地分开。另外,通过清除被吸收时间中停留在自身的时间,在显著性检测中,我们能够自动消除奇异点。
  我们分析比较了吸收马尔可夫链中的被吸收时间与遍历马尔可夫链中的击中时间在显著性检测中效果,发现被吸收时间能够综合考虑所有背景先验,在显著性检测中有更好的效果。
  因为从转移节点到吸收节点的被吸收时间依靠他们之间路径上的权重和他们的空间距离,使得在图像中心的背景区域可能是显著的。所以我们进一步探索在遍历链中的均衡分布去减少在长范围平滑背景区域的被吸收时间。
  我们通过建立另一种图模型,将显著性检测作为半监督分类问题,依靠部分吸收随机游走中的吸收概率进行显著检测,达到了不错的结果。
  最后,我们融合强健的背景先验,和依靠吸收马尔可夫链中的被吸收时间得到的前景先验,进入一个统一的目标框架,进行显著优化,得到更好的结果。在三个基准数据库,大量的实验证明提到方法比当前最好的方法更强健和高效。
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