典型文献
内容感知的图像重定向方法综述
文献摘要：
随着各种智能设备的不断涌现,同一图像往往需要改变纵横比和大小来适应不同显示屏幕.基于内容感知的图像重定向方法通过研究图像重要内容的保持,使得图像自动适应到不同大小的显示设备上.主要对近年来基于内容感知的图像重定向方法的研究现状进行总结.按照重要度图的获取以及基于重要度图的重定向方法两方面回顾了手工特征的图像重定向;从基于深度神经网络的重定向算法、基于深度强化学习的多操作算法、基于美学感知的裁剪算法三个类别总结了现有的图像重定向的深度学习方法;在介绍已有的重定向数据集以及评价方法基础上,对主流的图像重定向算法进行分析比较,并按照类别总结了各个算法的实现原理和优缺点;针对现阶段所存在的问题和挑战,提出了该领域未来的研究方向.该研究旨在为感兴趣的研究人员提供有意义的帮助,以便推动该领域的进一步发展.
文献关键词：
图像重定向;深度学习;卷积神经网络;重定向数据集;评价方法
中图分类号：
作者姓名：
郭迎春;张萌;郝小可
作者机构：
河北工业大学 人工智能与数据科学学院,天津 300400
文献出处：
引用格式：
[1]郭迎春;张萌;郝小可-.内容感知的图像重定向方法综述)[J].计算机工程与应用,2022(04):22-39
A类：
图像重定向,重定向算法,重定向数据集
B类：
定向方法,方法综述,智能设备,纵横比,显示屏幕,应到,同大,显示设备,重要度,手工特征,深度神经网络,深度强化学习,美学感,裁剪,深度学习方法,方法基础,实现原理,感兴趣
AB值：
0.20485
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