A Cognitive Approach for Object Discovery
A Cognitive Approach for Object Discovery
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DOI：
10.1109/icpr.2014.404
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发表时间：
2014-08
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Frintrop;Germán Martín García;A. Cremers
中科院分区：
文献类型：
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作者：
S. Frintrop;Germán Martín García;A. Cremers
对象发现是检测图像中未知对象的任务。该任务在机器视觉的许多领域都有很大的兴趣，从Web图像的自动分析到解释移动的机器人或驾驶员辅助系统的数据。在这里，我们提出了一种新的方法，对象发现，人类视觉系统的研究结果的基础上。用分割模块检测原始对象，生成感知上连贯的图像区域。同时，显着性系统检测图像中的感兴趣区域，并根据它们的显着性来选择片段。我们获得了非常好的结果，在数据库中的显着对象和现实世界的办公室场景。
Object discovery is the task of detecting unknown objects in images. The task is of large interest in many fields of machine vision, ranging from the automatic analysis of web images to interpreting data of a mobile robot or a driver assistant system. Here, we present a new approach for object discovery, based on findings of the human visual system. Proto-objects are detected with a segmentation module, generating perceptually coherent image regions. In parallel, a saliency system detects regions of interest in images and serves to select segments, depending on their saliency. We obtain very good results on a database of salient objects and on real-world office scenes.