基于视觉信息补偿的多流音视显著性检测
Multi-stream audio-visual saliency detection of visual information compensation
青岛大学 计算机科学技术学院, 山东 青岛 266071
摘要
音视显著性检测方法采用的双流网络结构，在音视信号不一致时，双流网络的音频信息对视频信息产生负面影响，削弱物体的视觉特征；另外，传统融合方式忽视了特征属性的重要程度。针对双流网络的问题进行研究，提出了一种基于视觉信息补偿的多流音视显著性算法（MSAVIC）。首先，在双流网络的基础上增加单独的视频编码分支，保留视频信号中完整的物体外观和运动信息。其次，利用特征融合策略将视频编码特征与音视频显著性特征相结合，增强视觉信息的表达，实现音视不一致情况下对视觉信息的补偿。理论分析和实验结果表明，MSAVIC在四个数据集上超过其他方法2%左右，在显著性检测方面具有较好的效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61802215)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0600
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2230-2235
文章编号: 1001-3695(2022)07-050-2230-06
发布历史
[2022-01-10] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版
引用本文
王芸, 尹来国, 宋梦柯. 基于视觉信息补偿的多流音视显著性检测 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (7): 2230-2235. (Wang Yun, Yin Laiguo, Song Mengke. Multi-stream audio-visual saliency detection of visual information compensation [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2230-2235. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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