近年来,对零假设显著性检验的批评不断,本文就是统计大牛Cohen对于围绕显著性检验的使用过程中的一些误区的解读,以及该如何更加谨慎的使用统计方法而写的文章。Cohen描述的NHST的逻辑为:如果零假设
针对当前图像显著性检测算法存在的边缘检测不清晰和内部不均匀的问题,提出一种基于无向权重图和多特征传播的图像显著性检测方法。首先以超像素为节点构建无向图,并改进边界超像素的连接方式。在改进图的基础上利用
针对当前图像显著性检测算法存在的检测不准确和边缘不清晰问题,提出基于改进的贝叶斯公式融合算法。采用compactness先验得到初级显著图,并以初级显著图作为训练样本,采用多核学习方式得到次级显著图,
针对增强现实系统在复杂环境中跟踪注册稳健性不足以及特征搜索空间大的问题,提出一种结合显著性检测的混合跟踪注册方法。首先,利用均值漂移迭代运算预测候选目标位置,建立峰值位于目标中心的二维高斯函数,生成融
在采用图像谱残差分析方法获取全局特征显著性图像的基础上, 利用小波变换在时域和频域具有的局部特征信息表征能力, 通过对图像包含的不同特征信息进行小波变换, 去除各个特征图中的冗余信息, 得到图像局部特
结合前景先验和背景先验的显著性检测.pdf
图像显著性检测在目标识别、目标跟踪、视觉信息挖掘等研究中具有重要价值,而水下图像研究又是海洋相关学科的基础。文章针对水下图像特性,提出一种结合Retinex图像增强和超像素分割算法的多尺度显著性区域检
CA显著性检测算法matlab可运行代码只需要更改成自己的图片即可
针对吸收马尔可夫随机游走方法未能充分抑制显著图的中心背景区域和丢失位于图像边界的显著目标的问题, 提出一种基于流形正则化随机游走的图像显著性检测方法。首先以超像素作为节点对输入图像构造全局图, 通过吸
提出一种基于超像素时空特征的视频显著性检测方法。所提方法可对图像进行超像素分割, 提取颜色梯度和运动梯度特征, 以构建超像素级时空梯度图。用平均加权测地距离来衡量时空梯度图上每一个超像素相对于其邻域的
