视觉注意机制建模中的特征剪裁策略研究

发布时间：2021-08-24 18:29

　　人类从外部世界获取信息的最主要的途径就是视觉,对于视觉信息的相关研究是如今科研中的的重要课题之一。计算机被发明之后,人们就希望未来某天计算机能够跟人类一样去认识、理解甚至改造世界。然而,目前计算机的视觉能力却远不及人类的视觉能力。为了使计算机视觉的能力得到提高,许多模拟人类视觉特点的图像处理方法因此被提出。其中视觉注意机制计算模型就是最近兴起的一种图像处理的方法,本文对视觉注意机制模型及其模型中的剪裁策略进行研究并应用到气体泄漏源的定位中。本文的创新之处和主要工作如下:（1）本文将亮度,颜色,方向与边缘信息综合考虑,构成了融合边缘信息的数据驱动视觉注意机制计算模型。在数据集中选取边缘信息明显的图像进行实验,与传统模型方法进行比较,计算两种方法获得的显著图,根据评价指标分析,验证了本文方法的有效性。将本文模型应用在易发生泄漏的气体设备中,可以有效地识别显著区域。（2）对任务驱动视觉注意机制计算模型而言,研究的重点为寻找先验信息,难点在于此先验信息要具有对图像特征最准确的作用,以使任务目标的搜索速度与准确度得到最优。为了最大化突显显著图中的目标物,将目标物和干扰物的相对显著值作为搜索过程中... 

【文章来源】：济南大学山东省

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

气体泄漏损造成的损失与伤害

关于数据驱动的视觉注意的图像示例

关于任务驱动的视觉注意的图像示例

【参考文献】：
期刊论文
[1]采用视觉显著性和卷积网络的车牌定位算法[J]. 刘华春,侯向宁.  计算机技术与发展. 2019(06)
[2]视觉注意的时间结构和动态神经机制[J]. 贾建荣,方方,罗欢.  生理学报. 2019(01)
[3]一种运动背景下视觉注意辅助的目标检测方法[J]. 李鹏,王延江.  湖南大学学报(自然科学版). 2018(08)
[4]视频显著性检测研究进展[J]. 丛润民,雷建军,付华柱,王文冠,黄庆明,牛力杰.  软件学报. 2018(08)
[5]基于视觉显著性的织物起球客观等级评价[J]. 管声启,何建新,洪奔奔,王立中,梁洪.  东华大学学报(自然科学版). 2018(01)
[6]基于场景信息注意模型的目标检测技术研究[J]. 陈云彪,兰天.  信息与电脑(理论版). 2017(22)
[7]2010—2015年我国危险化学品泄漏事故统计分析与对策[J]. 廖婵娟,赵淑琪,刘燊,贺蕾,周宇,黄美琳.  安全与环境工程. 2017(05)
[8]多尺度自适应加权与稀疏表示分类相结合的遥感目标识别[J]. 李骥,王艳然,王威.  小型微型计算机系统. 2017(09)
[9]一种新的Kirsch边缘检测算法[J]. 李东玥,徐龙春,张敏风,张岗,邹越,赵文波,车琳琳,翟代庆,宋莉,张光玉.  中国医学物理学杂志. 2017(07)
[10]结合视觉注意机制与递归神经网络的图像检索[J]. 李军,吕绍和,陈飞,阳国贵,窦勇.  中国图象图形学报. 2017 (02)

博士论文
[1]视网膜细胞分布特征及自适应光学系统对弱视人眼视网膜的研究[D]. 楚艳华.复旦大学 2004

硕士论文
[1]基于人眼视觉机制的检测机器人铸件缺陷识别与定位方法研究[D]. 闫哲.重庆理工大学 2017



本文编号：3360501