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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

dc.creatorGonzález, Yesenia
dc.creatorSolano, Alan
dc.date2017-11-01
dc.date.accessioned2024-07-12T12:56:18Z
dc.date.available2024-07-12T12:56:18Z
dc.identifierhttp://revistas.um.edu.uy/index.php/ingenieria/article/view/306
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12806/2481
dc.descriptionThis 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.en-US
dc.descriptionEn 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®.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Montevideoes-ES
dc.relationhttp://revistas.um.edu.uy/index.php/ingenieria/article/view/306/364
dc.rightsDerechos de autor 2019 Yesenia González, Alan Solanoes-ES
dc.sourceMemoria Investigaciones en Ingeniería; No. 15 (2017); 59-70en-US
dc.sourceMemoria Investigaciones en Ingeniería; Núm. 15 (2017); 59-70es-ES
dc.sourceMemoria Investigaciones en Ingenieria; n. 15 (2017); 59-70pt-BR
dc.source2301-1106
dc.source2301-1092
dc.subjectObtención de rasgos preponderanteses-ES
dc.subjectAtención selectivaes-ES
dc.subjectFiltro de Gabor en 2Des-ES
dc.subjectAgrupamiento de datoses-ES
dc.subjectRed neuronal de competenciaes-ES
dc.subjectVisual saliency detectionen-US
dc.subjectSelective attentionen-US
dc.subject2D Gabor filteren-US
dc.subjectData clusteringen-US
dc.subjectCompetitive neural networken-US
dc.titleVisual Saliency Detection in Natural Scene Images using a Selective Attention Modelen-US
dc.titleObtención de rasgos preponderantes en imágenes de escena natural mediante un Modelo de Atención Selectivaes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typePeer reviewed articlesen-US
dc.typeArtículos evaluados por pareses-ES
dc.typeArtigos revistos por parespt-BR

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