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文檔簡介
1、隨著圖像數(shù)量爆炸式地增加,如何通過計算機對圖像進行高效地分類變得越來越重要。將顯著性檢測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模型,但這些模型大多只能檢測固定的顯著區(qū)域,還沒有一個模型能夠通過簡單地調(diào)節(jié)模型參數(shù)值,實現(xiàn)檢測圖像中具有不同顯著度的顯著對象。
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“整合柱”模型。其中的顏色柱模型(Adjustable Salie
2、ncy,AS),被進一步應用到圖像分類領(lǐng)域中,構(gòu)建了一個圖像分類(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。主要工作概括如下:
1.構(gòu)造了一個“整合柱”檢測模型,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,從而能檢測出圖像中具有不同顯著程度的對象。據(jù)此過程設計AS模型的算法,并給出其復雜度分析。
2.根據(jù)給出的解
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