图像显着性分析是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的目标是识别出图像中的主要视觉特征，如显着对象或区域。所谓“显着”，通常指的是那些吸引观察者注意的视觉元素，它们在视觉感知上与其他元素区分开来。
在研究论文《学习随机对比度的判别子空间以进行图像显着性分析》中，提出了一个新的方法来学习判别子空间，以此来优化图像显着性分析的效果。该方法首先通过无监督学习算法（如独立成分分析ICA和稀疏编码理论）从训练图像中学习得到一组稀疏码（或称为稀疏函数、视觉词汇），然后将图像投影到由这些稀疏码形成的子空间上进行显着性评估。该方法能够大量去除输入视觉刺激中的冗余信息，通常使得在独立子空间集合中检测显着区域变得更加容易。
目前在图像显着性分析方面存在两大类解决方案。第一类方法是通过无监督学习获取一系列子空间，如文献[15]-[17]所提出的。这类方法的一个缺点是可能会错误地突出干扰项，因为它们往往通过启发式方法从不同的独立子空间综合显着性信息。第二类方法则不学习新的子空间，而是寻找经典特征子空间的最佳组合，例如局部对比度、低、中、高阶特征和小波能量等。这些方法通常采用有监督学习算法，使用带有用户注释的训练图像（例如，注视点或显着对象的二值掩模）训练最佳的特征-显着性映射模型。这类方法的一个缺点是，如果所有预定义的子空间都无法区分目标与干扰项，则可能无法工作。
针对上述问题，该论文提出了一种新的基于判别子空间学习的方法来估计图像的显着性。在这个方法中，首先利用主成分分析PCA对大量随机选择的样本进行分析。然后，通过无监督学习构建候选子空间，并通过有监督学习从中进行最优整合，从而集成上述两种解决方案的优势。
文章中提到的PCA是一种统计方法，它通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这些变量称为主成分。在图像分析中，PCA常被用于数据降维和特征提取。
此外，研究论文中所涉及的独立成分分析ICA是一种寻找多变量数据的独立非高斯成分的方法。它常用于处理图像数据的盲源分离问题，也就是从混合信号中分离出源信号。
稀疏编码理论是机器学习领域的一种表示学习方法，它通过假设数据由少量的、非零的、稀疏的表示系数生成，来学习数据的内在结构和特征。稀疏编码理论在图像显着性分析中的应用，是为了从训练图像中学习到能有效表示数据的稀疏函数或视觉词汇。
研究论文中还提到了用户注释，这通常指的是通过人工标记的方式为训练图像提供额外的信息，比如显着对象的位置或边界。这些注释对于有监督学习算法来说至关重要，因为它们提供了学习过程中的目标信息。
文中所指的小波能量分析是一种基于小波变换的能量描述方法，它通常用于图像处理中分析图像的局部特征，比如边缘和纹理。
这篇研究论文提出的图像显着性分析方法，综合了无监督学习和有监督学习的优势，通过主成分分析、独立成分分析以及稀疏编码理论，从大量的图像样本中学习出有效的判别子空间，从而提高了显着性分析的准确性，并且通过最优整合的方式处理了可能存在的缺点。
