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基于鲁棒种子生成和时空传播的视频显著性检测( Video saliency detection based on robust seeds generation and spatio-temporal propagation )
T Kai Z Lu Q Liao W Na Video Saliency Motion Seed Spatio-temporal Propagation
针对具有多种运动模式和复杂场景的无约束视频，提出了一种新的视频显著性检测方法。采用丢弃规则融合多个速度尺度的光流，提高了运动信息的可靠性。该算法在有效计算运动区分度的基础上，能够近似地定位图像的前景和背景。考虑到视频帧之间的相互关系，我们将视频显著性种子的生成作为模式挖掘过程。在鲁棒显著种子的帮助下，在帧内和帧间图中进行时空传播。这为细化显著图提供了一种有效的方法。在两个基准视频数据集上进行了定量和定性实验，结果表明该方法在视频显著性检测方面达到了最先进的性能。
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