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2008 | OriginalPaper | Buchkapitel

Some Objects Are More Equal Than Others: Measuring and Predicting Importance

verfasst von : Merrielle Spain, Pietro Perona

Erschienen in: Computer Vision – ECCV 2008

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We observe that everyday images contain dozens of objects, and that humans, in describing these images, give different priority to these objects. We argue that a goal of visual recognition is, therefore, not only to detect and classify objects but also to associate with each a level of priority which we call ‘importance’. We propose a definition of importance and show how this may be estimated reliably from data harvested from human observers. We conclude by showing that a first-order estimate of importance may be computed from a number of simple image region measurements and does not require access to image meaning.

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Metadaten
Titel
Some Objects Are More Equal Than Others: Measuring and Predicting Importance
verfasst von
Merrielle Spain
Pietro Perona
Copyright-Jahr
2008
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-88682-2_40