【摘 要】
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显著物体检测通过模仿人类视觉注意机制能够快速提取图像中显著区域的能力,使得计算机能够准确快速的定位图像中感兴趣的区域进行处理。但是现在基于深度学习的显著性检测算法存在对图像特征利用不充分的问题,本文从网络提取到的高低级特征信息互补的方面出发来提高显著性检测的性能。另外将显著性检测应用于图像识别中:首先,显著物体检测获得图像的显著图,再通过显著图对图像进行分割提取出图像的显著区域部分,最后对图像的显
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显著物体检测通过模仿人类视觉注意机制能够快速提取图像中显著区域的能力,使得计算机能够准确快速的定位图像中感兴趣的区域进行处理。但是现在基于深度学习的显著性检测算法存在对图像特征利用不充分的问题,本文从网络提取到的高低级特征信息互补的方面出发来提高显著性检测的性能。另外将显著性检测应用于图像识别中:首先,显著物体检测获得图像的显著图,再通过显著图对图像进行分割提取出图像的显著区域部分,最后对图像的显著区域部分进行图像识别。本文主要围绕提高显著物体检测性能和提高卷积神经网络的图像识别率两方面进行研究。主要的工作有:1)针对深层引导网络对图像高低级特征利用不充分问题、伪造或不完整显著区域问题以及传统卷积模块不能很好的突出显著特征问题,使用拓扑图和组卷积模块对深层引导网络进行改进,提出基于改进深层引导网络的显著物体检测算法。经过实验验证,提出的算法在数据集ECSSD、DUT-OMRON和HKU-IS上,使用PR曲线、最大F-Measure和MAE值作为评判标准,与其他算法相比都取得了最佳的效果。2)在图像识别网络中,为解决Softplus激活函数在卷积神经网络中性能不佳的问题,针对其缺点进行改进提出PSoftplus激活函数。经过实验验证,基于改进Softplus激活函数的卷积神经网络在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100上的识别率分别为98.69%,90.35%和67.24%,与Sofplus和其他激活函数相比,都取得了最佳的效果。3)将本文中提出的显著性检测算法应用于图像识别中的图像预处理中,首先通过基于改进深层引导网络的显著性检测得到图像的显著图,再根据显著图分割提取图像的显著部分进行识别。经过在基于改进Softplus激活函数的卷积神经网络以及其他比较比较复杂的网络上实验验证,经过预处理后的图像识别率有一定的提升,最佳能达到0.82%-1.66%左右。图28表6参90
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