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2012 | OriginalPaper | Chapter

A Novel Nonparametric Approach for Saliency Detection Using Multiple Features

Authors : Xin He, Huiyun Jing, Qi Han, Xiamu Niu

Published in: Intelligent Information and Database Systems

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents a novel saliency detection approach using multiple features. There are three types of features to be extracted from a local region around each pixel, including intensity, color and orientation. Principal Component Analysis(PCA) is employed to reduce the dimension of the generated feature vector and kernel density estimation is used to measure saliency. We compare our method with five classical methods on a publicly available data set. Experiments on human eye fixation data demonstrate that our method performs better than other methods.

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Metadata
Title
A Novel Nonparametric Approach for Saliency Detection Using Multiple Features
Authors
Xin He
Huiyun Jing
Qi Han
Xiamu Niu
Copyright Year
2012
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-28490-8_9

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