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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Saliency Density Maximization for Object Detection and Localization

verfasst von : Ye Luo, Junsong Yuan, Ping Xue, Qi Tian

Erschienen in: Computer Vision – ACCV 2010

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Accurate localization of the salient object from an image is a difficult problem when the saliency map is noisy and incomplete. A fast approach to detect salient objects from images is proposed in this paper. To well balance the size of the object and the saliency it contains, the salient object detection is first formulated with the maximum saliency density on the saliency map. To obtain the global optimal solution, a branch-and-bound search algorithm is developed to speed up the detection process. Without any prior knowledge provided, the proposed method can effectively and efficiently detect salient objects from images. Extensive results on different types of saliency maps with a public dataset of five thousand images show the advantages of our approach as compared to some state-of-the-art methods.

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Metadaten
Titel
Saliency Density Maximization for Object Detection and Localization
verfasst von
Ye Luo
Junsong Yuan
Ping Xue
Qi Tian
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-19318-7_31