1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.3 研究动机及本文工作
1.4 论文章节安排
2 相关基本知识介绍
2.1 先验知识介绍
2.2 超像素的产生
2.3 目标预测二值图的产生
2.4 关联矩阵的学习
2.5 支持向量机模型
2.6 本章小结
3 半监督的流形正则SVM显著性检测模型
3.1 初始显著性图的计算
3.2 流形正则化的SVM显著性检测模型
3.3 局部正则与全局正则的融合
3.4 迭代优化
3.5 本章小结
4 实验与结果
4.1 数据库介绍
4.2 实验相关说明
4.3 算法检测性能评价
4.4 本文算法与其它算法结果比较
4.5 现有算法的提升
4.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢