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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2015 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.7 No.1
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 237 - 240 (4page)
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In this paper, a visual saliency detection method with unsupervised sparse learning is proposed. To achieve this goal, the information theoretic perspective of term frequency - inverse document frequency (TF-IDF) measure is introduced to learn a compact dictionary for salient components detection. Experimental results on benchmark dataset suggest that the proposed method works effectively for visual Saliency detection.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. PROPOSED ALGORITHM
III. EXPERIMENTS
IV. CONCLUSIONS
REFERENCES
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