1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着多媒体技术的快速发展，图像和视频数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中快速准确地提取用户感兴趣的信息成为亟待解决的问题。
显著性探测作为一种模拟人类视觉注意机制的技术，能够自动识别图像或视频中最吸引人注意力的区域或目标，为解决信息过载问题提供了有效途径。
传统的显著性探测方法通常基于图像的低层特征，如颜色、纹理、对比度等，进行显著性计算。
2. 本选题国内外研究状况综述
显著性探测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著进展。
现有的显著性探测方法可以大致分为两类：基于数据驱动的深度学习方法和基于传统特征工程的方法。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.感兴趣区域的提取与表示：研究如何从用户的历史行为数据（如浏览历史、搜索记录等）中挖掘用户的兴趣偏好。
探索不同的方法来表示用户的感兴趣区域，例如基于关键词的表示、基于图像区域的表示等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：对显著性探测、感兴趣区域提取、深度学习等相关领域的文献进行全面调研，了解国内外研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.数据收集与预处理：收集相关数据集，包括公开的显著性探测数据集和用户行为数据集。
对数据进行预处理，例如图像格式转换、数据清洗、特征提取等，为模型训练和测试做准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将用户的感兴趣区域信息融入显著性探测模型，以提高显著性探测的准确性和鲁棒性。
2.提出一种新的基于感兴趣区域的显著性计算模型，该模型能够有效地将用户的兴趣偏好融入显著性计算过程。
3.在公开数据集上进行实验，验证所提出的模型的有效性，并与现有的显著性探测方法进行比较。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘伟, 白洁, 李秀秀, 等. 基于深度学习的显著性目标检测研究进展[J]. 软件学报, 2020, 31(10): 3061-3083.
[2] 程明, 周光. 基于深度学习的图像显著性目标检测综述[J]. 计算机科学, 2019, 46(12): 1-12.
[3] 王彩霞, 彭进, 薛建彬. 基于深度学习的显著性目标检测方法综述[J]. 自动化学报, 2019, 45(10): 1833-1854.
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