這篇文章主要介紹顯著性檢測的LC和HC算法的java實現 1.LC算法 1.1基本思想 LC算法由Yun 和Mubarak 在2006年的視頻顯著性檢測中提出，其在論文中提出當觀眾觀看視頻序列時，他們不僅會被有趣的事件吸引，有時還會被靜止圖像中有趣的物體吸引。這就是空間注意力 ...

顯著性檢驗（significance test）就是事先對總體（隨機變量）的參數或總體分布形式做出一個假設，然后利用樣本信息來判斷這個假設（備擇假設）是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說，顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異，還是由我們所做 ...

對顯著性檢測的一些了解： 一般認為，良好的顯著性檢測模型應至少滿足以下三個標准： 1）良好的檢測：丟失實際顯著區域的可能性以及將背景錯誤地標記為顯著區域應該是低的； 2）高分辨率：顯著圖應該具有高分辨率或全分辨率以准確定位突出物體並保留原始圖像信息； 3）計算效率：作為其他復雜過程的前端 ...

在統計學中，顯著性檢驗是“假設檢驗”中最常用的一種，顯著性檢驗是用於檢測科學實驗中實驗組與對照組之間是否有差異以及差異是否顯著的辦法。 一，假設檢驗 顯著性檢驗是假設檢驗的一種，那什么是假設檢驗？假設檢驗就是事先對總體（隨機變量）的參數或總體分布形式做出一個假設，然后利用樣本信息來判斷 ...

圖像顯著性檢測-Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking 顯著性檢測是很多計算機處理的預處理，有限的計算機資源來處理數以億計的圖片，不僅耗資巨大，而且往往時間復雜度高。 那么如果說將這些資源 ...

我對顯著性水平的理解是：能承擔失誤水平的大小。即排名第一答案所說的“犯第一類錯誤的最大概率”的大小。 某葯品商宣傳能治愈某病的概率是90%。（即原假設） 一個醫生不相信宣傳，於是做個了實驗驗證，15個人治好了11個人。而15個人應該能夠治愈13.5個人。那么宣傳是不是騙人 ...

Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking https://www.yuque.com/lart/papers 本文不是按照之前的論文那樣, 考慮顯著性目標與背景之間的對比度, 而是通過使用流形排序方法, 來使用前景 ...

這篇文章是圖像顯著性領域最具代表性的文章，是在1998年Itti等人提出來的，到目前為止引用的次數超過了5000，是多么可怕的數字，在它的基礎上發展起來的有關圖像顯著性論文更是數不勝數，論文的提出主要是受到靈長類動物早期視覺系統的神經結構和行為所啟發而產生了視覺注意系統。靈長類動物具有很強 ...