2015-A Two-Stage Clustering Based 3D Visual Saliency

问题：

1. However, the depth map is usually impaired with artifacts (such as holes or noise) from faults in stereo matching or multipaths in range sensors. In these cases, challenges arise in those 3D visual saliency models because the core preliminary processes,such as the detection of low-level visual features, may fail.

 

方式：

1.A 

two-stage clustering scheme is designed to handle the negative influence of impaired depth videos.

2. multimodal saliency maps are obtained from depth, color and 3D motion cues.

3. a cross-Bayesian model is designed for the pooling of multimodal saliency maps.

主要内容：

1.

2.

 

 

3. the classical Bayesian model [44] describes the relationship between variables in pairwise

comparisons, and a new scheme is needed for the multilateral among multimodality inputs.

 

 

[44] H. Lu, X. Li, L. Zhang, X. Ruan, and M.-H. Yang, “Dense and sparse reconstruction error based saliency descriptor,” IEEE Transactions on

Image Processing, vol. 25, no. 4, pp. 1592–1603, 2016.