孙 夏，石志儒

（1.中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海 200050；2.上海科技大学 信息科学与技术学院，上海201210；3.中国科学院大学 北京 100049）

视觉显著性预测综述

孙 夏1，2，3，石志儒2

（1.中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海 200050；2.上海科技大学 信息科学与技术学院，上海201210；3.中国科学院大学 北京 100049）

本文针对视觉显著性预测这一热点问题，通过介绍和对比了基于认知型、基于图论模型、基于频谱模型、和基于模式识别模型等视觉显著性预测算法的优缺点，得出基于模式识别模型在现有数据库效果最好的结论。同时，本文探究了已有的数据库特色以及适用范围。除此之外，本文分析了Auc、NSS和EMD等性能评估方法对于评估各种视觉显著性预测算法性能的优势和劣势。文章最后针对已有视觉显著性预测方法和数据库的问题，对现有的视觉显著性预测方面的研究做了总结和展望。

视觉显著性；显著性预测；认知模型；模式分类

在过去的十几年，基于视觉显著性的研究日益增多，因为其广泛的应用性。人类在观测事物时会迅速捕捉与背景和周围不同的显著性区域，以此实现在短时间内最大化所获取的信息。因此，在计算机视觉领域，对视觉显著性的研究有着重大意义。视觉显著性可以用于图像分割，图像质量评估，图像匹配，图像恢复，图像渲染，图像和视频压缩，图像缩略图，图像重定向，视频摘要，视频压缩，场景分类，物体检测，物体识别，视觉跟踪，兴趣点检测，自动图像拼贴，人脸分割和跟踪等。……