基于馬爾可夫鏈的顯著性檢測(cè).pdf

1、在這篇論文中，我們首先回顧了馬爾可夫鏈的基本原理，部分吸收隨機(jī)游走的概念，簡(jiǎn)要介紹了強(qiáng)健的背景先驗(yàn).然后，我們分別依靠吸收馬爾可夫鏈中的被吸收時(shí)間，遍歷馬爾可夫鏈中的擊中時(shí)間，部分吸收隨機(jī)游走中的吸收概率進(jìn)行顯著性檢測(cè)，并且，進(jìn)一步融合了強(qiáng)健背景先驗(yàn)進(jìn)行顯著性優(yōu)化。
　　我們聯(lián)合考慮顯著目標(biāo)和背景的外觀差異和空間分布。在吸收鏈中，虛擬邊界節(jié)點(diǎn)被選作吸收節(jié)點(diǎn)，并且計(jì)算從每個(gè)轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)到邊界吸收節(jié)點(diǎn)的被吸收的時(shí)間。轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)的被吸收的時(shí)間

2、測(cè)量他同所有吸收節(jié)點(diǎn)的全局相似性，所以當(dāng)以被吸收的時(shí)間作為顯著性度量時(shí)，顯著目標(biāo)能夠被從背景一致地分開。另外，通過(guò)清除被吸收時(shí)間中停留在自身的時(shí)間，在顯著性檢測(cè)中，我們能夠自動(dòng)消除奇異點(diǎn)。
　　我們分析比較了吸收馬爾可夫鏈中的被吸收時(shí)間與遍歷馬爾可夫鏈中的擊中時(shí)間在顯著性檢測(cè)中效果，發(fā)現(xiàn)被吸收時(shí)間能夠綜合考慮所有背景先驗(yàn)，在顯著性檢測(cè)中有更好的效果。
　　因?yàn)閺霓D(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)到吸收節(jié)點(diǎn)的被吸收時(shí)間依靠他們之間路徑上的權(quán)重和他們的空

3、間距離，使得在圖像中心的背景區(qū)域可能是顯著的。所以我們進(jìn)一步探索在遍歷鏈中的均衡分布去減少在長(zhǎng)范圍平滑背景區(qū)域的被吸收時(shí)間。
　　我們通過(guò)建立另一種圖模型，將顯著性檢測(cè)作為半監(jiān)督分類問(wèn)題，依靠部分吸收隨機(jī)游走中的吸收概率進(jìn)行顯著檢測(cè)，達(dá)到了不錯(cuò)的結(jié)果。
　　最后，我們?nèi)诤蠌?qiáng)健的背景先驗(yàn)，和依靠吸收馬爾可夫鏈中的被吸收時(shí)間得到的前景先驗(yàn)，進(jìn)入一個(gè)統(tǒng)一的目標(biāo)框架，進(jìn)行顯著優(yōu)化，得到更好的結(jié)果。在三個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，大量的實(shí)驗(yàn)證明提到