视觉显著性模型的研究与目标搜索中的眼动分析

发布时间：2021-05-08 02:44

　　当我们面对复杂场景时,视觉机制总能帮助我们迅速锁定到目标位置。随着生物学、心理学以及计算机科学的高速发展,越来越多的研究者开始转向视觉计算模型的研究。本文将从模型和眼动实验两个角度来研究和分析视觉显著性机制。本文首先构建了一个模拟视觉行为的自底向上显著性模型。该模型通过稀疏编码获取基于当前图像高阶特征的编码基元,然后提出基于该编码机制的稀疏中心-周围模型,并以此定义局部描述的显著性,最后加入低阶特征形成最终显著图。实验结果表明,这种基于全局编码的局部显著模型优于相比较的几种典型方法,具有较好的预测效果。在视觉搜索中,先验知识往往会对视觉点产生较大的影响。为了模拟大脑对目标和图像的语义理解,本文构建一个基于图像隐含语义的自顶向下视觉模型。我们采用二维隐马尔可夫模型进行语义推断,并改进Viterbi算法使其适应本文拓扑结构。实验结果表明该模型能够找出显著目标的位置区域和形状,对遮挡等问题具有较好的鲁棒性。为了验证模型的有效性,我们从实验角度分析了本文模型在目标搜索中的应用。首先我们利用本文底层模型构建了一个感兴趣目标检测框架,并在标准数据库中取得了较好的结果。然后我们结合EyelinkⅡ眼... 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
缩略词列表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 本文结构
第二章 视觉注意机制及其相关计算模型
    2.1 引言
    2.2 人类视觉感知系统
    2.3 稀疏编码理论
    2.4 视觉注意机制模型
        2.4.1 自底向上的视觉模型
        2.4.2 自顶向下的视觉模型
    2.5 小结
第三章 基于全局稀疏编码的局部显著性模型
    3.1 引言
    3.2 模型实现
        3.2.1 图像稀疏编码
        3.2.2 基于全局稀疏编码的局部区域显著性
        3.2.3 图像低层特征
    3.3 实验结果及分析
        3.3.1 主观视觉结果分析
        3.3.2 定量指标结果分析
    3.4 模型讨论
        3.4.1 显著图平滑方法
        3.4.2 中心偏好分析
    3.5 小结
第四章 基于隐含语义信息的显著性模型
    4.1 引言
    4.2 模型实现
        4.2.1 特征提取
        4.2.2 特征描述子的量化编码
        4.2.3 二维隐马尔可夫模型及其推断算法
    4.3 实验结果及分析
    4.4 小结
第五章 视觉模型与眼动分析在目标搜索中的研究与应用
    5.1 引言
    5.2 感兴趣目标检测应用
    5.3 底层视觉模型与目标搜索
        5.3.1 目标搜索实验
        5.3.2 底层视觉模型引导的目标搜索
    5.4 基于语义视觉模型对视觉点的目标信息挖掘
        5.4.1 视觉信息挖掘的意义
        5.4.2 基于语义模型的视觉信息挖掘
    5.5 小结
第六章 总结
    6.1 本文总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文



本文编号：3174514