基于視覺(jué)注意機(jī)制的感興趣目標(biāo)檢測(cè)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，如何從大規(guī)模圖像視頻數(shù)據(jù)中有效的定位所需的圖像塊，已經(jīng)成為圖像和視頻處理中熱門的領(lǐng)域。視覺(jué)注意感興趣區(qū)域提取是過(guò)濾無(wú)用信息，獲取有用信息的重要方法。
　　本文首先介紹視覺(jué)注意模型的研究現(xiàn)狀，從不同角度討論了現(xiàn)有視覺(jué)注意模型優(yōu)缺點(diǎn)。本文在自底向上的注意模型基礎(chǔ)上，加入了自頂向下的上下文場(chǎng)景信息，并且嘗試引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反饋機(jī)制。本文所建立的場(chǎng)景記憶視覺(jué)模型能提取空間和非空間特征，用以建立最終的視覺(jué)注意顯著圖。

2、　　其次，本文重點(diǎn)介紹了場(chǎng)景記憶注意模型的建立流程。注意模型提取非空間特征（顏色、亮度和方向）和空間特征，運(yùn)用背側(cè)通路對(duì)腹側(cè)通路的交互作用，把空間特征對(duì)非空間特征進(jìn)行調(diào)制。再運(yùn)用中央-外圍差分算法，在高斯金字塔下進(jìn)行多特征圖融合生成總顯著圖，并進(jìn)行注意目標(biāo)選擇和焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移。為了提高目標(biāo)顯著性，本文引入了上下文場(chǎng)景顯著性檢測(cè)，用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)上下文場(chǎng)景信息校正顯著圖。通過(guò)融合空間、非空間和上下文場(chǎng)景特征并且引入信號(hào)調(diào)制機(jī)制，可以解決其它模型在焦

3、點(diǎn)選擇不合理的問(wèn)題。
　　最后，本文運(yùn)用四組不同場(chǎng)景視頻、三組靜態(tài)圖像和行人視頻進(jìn)行注意測(cè)試，結(jié)果表明，本文建立的場(chǎng)景記憶視覺(jué)注意模型提取的感興趣目標(biāo)，更符合人眼的視覺(jué)注意機(jī)制，準(zhǔn)確度也更好。
　　綜上所述，本論文的主要貢獻(xiàn):解決了自底向上和自頂向下模型的不同特征融合問(wèn)題，引入神經(jīng)調(diào)制機(jī)制，加入上下文場(chǎng)景信息顯著性檢測(cè)，使空間和非空間特征在高斯尺度空間實(shí)現(xiàn)多特征融合。這些改進(jìn)能有效地保持圖像的重要信息，在總顯著圖中首次注意和