《表2 两种模型关注区域人工标注图计算获得的ROC值对比结果》

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《基于全局和局部信息融合的图像显著性检测研究》

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对原始图像（C1~C6共235幅图像）进行显著性检测获得的显著图可以划分为显著和非显著区域。ROC是人工标注图（包括区域和点人工标注图）中以击中概率（显著区域正确检测为显著区域的概率）做分子，虚报概率（非显著区域错误检测为显著区域的概率）做分母的数值，该值能反映显著性检测模型的检测准确性和有效性。如表2和表3所示，使用本文模型得到的ROC值，除C3外所有值均优于文献[12]模型所得到的ROC值，可见本文的检测性模型更准确合理。表中的综合ROC值由C1~C6的ROC值平均得到。