报告题目：自然图像中的显著性物体检测
报告时间：2019年4月23日上午9:40
报告地点：校本部计算机楼308会议室
报 告 人：刘晴博士
摘要：人类从外界获取的信息中，大部分信息来自视觉。人类视觉系统具有主观能动性，能够合理地分配有限的资源，着重处理自己关注的信息，而忽略无关信息，这是选择性视觉注意作用的结果。视觉显著性计算通过模拟人类视觉系统的这种选择性注意机制，使得机器视觉系统能像人类视觉系统一样具有主观能动性，进而优化资源配置，同时满足人类的视觉需求。在选择性注意机制的启发下，研究者对自然图像中的显著物体自动检测进行了大量的探索。本报告主要讲述显著性物体检测的研究背景及研究意义，探索自然图像中显著性度量策略和显著性物体检测方法。一方面，针对自然图像在拍摄时的特点以及自然图像的特点，探索区域多阶连通性与背景先验的显著性度量，介绍基于区域多阶连通行与背景先验的显著性物体检测方法；另一方面，针对显著图本质的特性，即完整性，从视觉感知的角度出发，探索轮廓闭合性与显著性的关系，介绍基于层次轮廓闭合性的完整显著性物体检测方法。
报告人简介：2017年博士毕业于BET体育365投注官网计算机应用技术专业，目前在BET体育365投注官网自动化学院控制科学与工程博士后流动站做博士后研究。曾在芬兰奥卢大学机器视觉与信号分析研究组、加拿大西安大略大学进行访问交流。主要研究方向为计算机视觉与医学图像分析。相关工作发表于SCI源期刊论文5篇。 主持中国博士后科学基金一等一项，BET体育365投注官网研究生创新项目一项，参与国家自科基金面上项目多项。担任IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，Journal of Electronic Imaging, Journal of Visual Computer等SCI期刊审稿人。
