Visual Saliency Detection in Natural Scene Images using a Selective Attention Model
Obtención de rasgos preponderantes en imágenes de escena natural mediante un Modelo de Atención Selectiva
| 2017 | |
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Obtención de rasgos preponderantes Atención selectiva Filtro de Gabor en 2D Agrupamiento de datos Red neuronal de competencia Visual saliency detection Selective attention 2D Gabor filter Data clustering Competitive neural network |
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| Español | |
| Universidad de Montevideo | |
| REDUM | |
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http://revistas.um.edu.uy/index.php/ingenieria/article/view/306
https://hdl.handle.net/20.500.12806/2481 |
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| Acceso abierto | |
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|---|---|
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| dc.description.en-US.fl_txt_mv | This article presents visual saliency detection in natural scene images. Images are processed using RGB, HSI and CMY color models and use some combinations of color components to feed a selective attention model based on the application of a two-dimensional specialized Gabor filter, which gives some of the features (like edges and outstanding contrasts), to be later highlighted by a clustering stage and a competitive artificial neural network stage. The simulations results show that the system is able to perform visual saliency detection in simple scenes and show encouraging results in complex scenes. For the tests were used images in RGB color format of 640 × 480 pixels (VGA). The implementation was made in the MATLAB® language. |
| dc.description.es-ES.fl_txt_mv | En este artículo se presenta la extracción de rasgos preponderantes en imágenes de escena natural. Las imágenes son procesadas utilizando como base los modelos de color RGB, HSI y CMY, para posteriormente utilizar combinaciones de las componentes de color como características de entrada a un modelo de atención selectiva basado en la aplicación de un filtro especializado de Gabor en 2 dimensiones, con el cual se obtienen algunos de los rasgos (bordes y contrastes sobresalientes), que después son resaltados por una etapa de agrupamiento de datos yuna etapa de red neuronal artificial de competencia. Los resultados de las simulaciones muestran que el sistema es capaz de encontrar los rasgos preponderantes en escenas sencillas y muestra resultados alentadores en escenas complejas. Para las pruebas se utilizaron imágenes en formatode color RGB de 640 × 480 pixeles (VGA). La implementación se realizó en el lenguaje MATLAB®. |
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