基于視覺注意機(jī)制的顯著性檢測(cè)技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著圖像數(shù)量爆炸式地增加，如何通過計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行高效地分類變得越來越重要。將顯著性檢測(cè)方法引入圖像分類領(lǐng)域成為一種可能的解決方式。然而，雖然目前有很多顯著性檢測(cè)模型，但這些模型大多只能檢測(cè)固定的顯著區(qū)域，還沒有一個(gè)模型能夠通過簡(jiǎn)單地調(diào)節(jié)模型參數(shù)值，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)圖像中具有不同顯著度的顯著對(duì)象。
　　本文通過模擬人類視覺皮層V1區(qū)中基本單元，借鑒了特征整合理論，構(gòu)造了一個(gè)“整合柱”模型。其中的顏色柱模型(Adjustable Salie

2、ncy，AS)，被進(jìn)一步應(yīng)用到圖像分類領(lǐng)域中，構(gòu)建了一個(gè)圖像分類(Image Classification，IC)系統(tǒng)。IC系統(tǒng)以詞袋模型的理論為框架，從局部特征和顯著性編碼方案為切入點(diǎn)。主要工作概括如下:
　　1.構(gòu)造了一個(gè)“整合柱”檢測(cè)模型，其中AS模型可通過改變調(diào)節(jié)因子的值來模擬人類視覺中瞳孔調(diào)節(jié)聚焦的原理，從而能檢測(cè)出圖像中具有不同顯著程度的對(duì)象。據(jù)此過程設(shè)計(jì)AS模型的算法，并給出其復(fù)雜度分析。
　　2.根據(jù)給出的解