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본 논문에서는 영상의 관심 영역을 선택추출하여 효과적으로 객체를 추출 할 수 있는 관심 영역 지도(Saliency Map) 생성 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 객체의 윤곽선에 초점을 맞추어 단일영상의 에지(Edge),HSV 색상 모델의 H(Hue)성분, 포커스(Focus), 엔트로피(Entropy)의 네 가지 특징 정보를 이용한 각각의 특징 지도(Feature Map)를 생성하고, 생성된 특징 지도들을 중심 주변 차이(Center Surround Differences)를 이용하여 중요도 지도(conspicuity map)를 생성하게 된다. 이후 생성된 중요도 지도들을 조합함으로써 관심 영역 지도를 생성하게 된다.
제안한 기법을 이용하여 생성한 관심 영역 지도를 기존 기법의 관심 영역 지도와 비교한 결과 제안한 기법의 우수함을 알 수 있었다.
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Achanta, R. / 2009 / Frequency-tuned Salient Region Detection / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 1597 ~ 1604
Hu, Y. / 2004 / Salient Region Detection Using Weighted Feature Maps Based on the Human Visual Attention Model / Lecture Notes in Computer Science 3332 : 993 ~ 1000
Itti, L. / 1998 / A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20 (11) : 1254 ~ 1259
Liu, T. / 2011 / Learning to Detect a Salient Object / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 33 (2) : 353 ~ 367
Ouerhani, N. / 2003 / MAPS: Multiscale Attention-Based PreSegmentation of Color Images / Lecture Notes in Computer Science 2695 : 537 ~ 549
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