技术总结
本发明属于计算机视觉领域，基于局部评估和全局优化的注视点检测方法。利用边缘密度算法提取图像中可能的候选目标；然后利用监督学习的方法对这些目标局部评估，两种评估方式：(1)用整个数据库的图像训练SVM对每个proposals的显著性打分；(2)利用半耦合字典学习算法，针对不同的图像重构出不同的SVM，为这张图像的proposals进行有针对性的打分；经过局部评估后，利用proposal子集优化算法将proposals聚类。最后进行全局优化。本发明针对不同引起人眼注意的信息特点，设计出能够捕捉这些信息的模型，能够有效的检测包含语义信息的图像、包含物体的图像、复杂或不包含物体的图像中的人眼注视区域。
技术研发人员：李建华;姜博;卢湖川
受保护的技术使用者：大连理工大学
文档号码：201710024964
技术研发日：2017.01.16
技术公布日：2017.05.31