自动估计图像和视频的视觉显著度的方法

摘要

本发明涉及一种图像和视频处理方法，特别是一种通过机器学技术来自动估计视频内容的视觉显著程度的方法。本方法首先自动将训练样本分为若干类别，对每一类别学得到最佳的“样本特征-显著度分布图”映射函数，并对每类训练样本的底层特征进行建模。对待估计样本，根据其底层特征判断其属于哪一类样本，再选取相应的“样本特征-显著度分布图”映射函数来计算其显著度分布图。根据本发明可以快捷有效的估计视频和图像等多种多媒体信息的视觉显著度分布图。

主权项

1. 一种自动估计图像和视频的视觉显著度的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：学习步骤：自动将训练样本分为多个类别；针对各类别的训练样本进行学习，并计算各类别的训练样本的最优的样本特征-显著度分布图映射函数；对各类别的训练样本的底层特征进行建模；预测步骤：获取待估计样本的底层特征；针对所述底层特征，判断所述待估计样本所属的样本类别；根据判断出的所述待估计样本所属的样本类别，选择对应于所述待估计样本所属的样本类别的所述映射函数；通过所述选择出来的所述映射函数，计算待估计样本的显著度分布图。