Detección de Regiones Salientes Submodulares

El problema de la detección de regiones salientes se formula como el bien estudiado problema de ubicación de instalaciones de la investigación de operaciones. Los priors de alto nivel se combinan con características de bajo nivel para detectar regiones salientes. La detección de regiones salientes se logra maximizando una función objetivo submodular, que maximiza las similitudes totales (es decir, las ganancias totales) entre los centros de las regiones salientes hipotetizadas (es decir, las ubicaciones de las instalaciones) y sus elementos de región (es decir, los clientes), y penaliza el número de regiones salientes potenciales (es decir, el número de instalaciones abiertas). Las similitudes se calculan de manera eficiente al encontrar una solución armónica en forma cerrada en el grafo construido para una imagen de entrada. La saliencia de una región seleccionada se modela en términos de apariencia y ubicación espacial. Aprovechando las propiedades de submodularidad de la función objetivo, se puede emplear un algoritmo de optimización basado en codicia altamente eficiente. Este algoritmo está garantizado para ser al menos una aproximación (e - 1)/e de 0.632 al óptimo. Los resultados experimentales demuestran que nuestro enfoque supera a varios enfoques recientemente propuestos de detección de saliencia.