視覺注意機(jī)制理論分析-資料下載頁
2025-06-25 17:37本頁面
【正文】 進(jìn)行中央周邊差操作構(gòu)建特征差分子圖，通過對特征差分子圖歸一化處理形成特征顯著圖；最后，利用閡值分割和區(qū)域生長分割出缺陷目標(biāo)[26]。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種方法利用顏色特征的預(yù)判能夠快速地檢測帶鋼圖像的缺陷，可以滿足實(shí)時(shí)在線檢測要求，提高檢測效率，也問下文我們對汽車車牌的快速檢測提供了一個(gè)方法借鑒。 本章小結(jié)本章首先簡單介紹了視覺注意機(jī)制的作為一種新技術(shù)在圖像處理方面的優(yōu)勢，通過描述視覺注意機(jī)制模型與生物視覺的關(guān)系，介紹了生物視覺系統(tǒng)識(shí)別的基本原理，模擬人的視覺注意機(jī)制。隨后本文又介紹了兩種常見的注意機(jī)制的模型，分別是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和任務(wù)驅(qū)動(dòng)視覺注意機(jī)制模型，并對兩種模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析，選擇基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（自底向上）的視覺注意模型作為主要研究對象，例舉了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)視覺注意模型在工業(yè)帶鋼檢測的應(yīng)用，結(jié)果表明此種模型能達(dá)到預(yù)期檢測效果，可操作性較強(qiáng)且計(jì)算速度較快。為此，本文對基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的視覺注意機(jī)制模型作了改進(jìn)，建立一種有效的視覺注意計(jì)算模型，使計(jì)算機(jī)擁有人類所具備的觀察和理解世界的能力，并將其應(yīng)用汽車車牌的快速檢測中。K. GrillSpector, etc. The human visual cortex[J]. Annu. Rev. Neurosci, 2004, 27:649677.1[D].西安電子科技大學(xué)碩士論文，20111Forsyth D. A. Ponce J著，林學(xué)，:一種現(xiàn)代方法，2004.1[D].大連理工大學(xué)，2010.1[D]., 2006.1 Laycock R Cross A J, Lourenco T, et al. Dorsal stream in recognition of objectswith transient onset but not with ramped onset[J]. Behavioral and Brain Functions, 2011,7(1)34.1[D].國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，20111[D]. 吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文，20131Koch C，Ullman S. Shifts in selective visual attention: towards the underlying neural circuitry[M]//Matters of Intelligence. Springer, 1987:115141.1Milanese R. Detecting salient regions in an image: from biological evidence to puter implementation [D]. University of Geneva, 1993.Itti L. Models of bottomup and topdown visual attention [D]. California Institute of Technology,2000.2 Goodale M A, Milner A D. Separate visual pathways for perception and action[J]. Trends in neurosciences, 1992,15(1):2025.2[D]..2 Baluch P, Itti L. Mechanisms of topdown attention[J].Trends in neurosciences 2011,34(4):210224.2[D]..2[D]2[D] 西安工程大學(xué)學(xué)報(bào). . 28No. 6(Sum. No. 130)
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