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文檔簡介
1、人在看一副圖像時(shí),會(huì)不自覺的關(guān)注圖像中某些區(qū)域,同時(shí)忽略某些區(qū)域。這種視覺感知過程中表現(xiàn)出的選擇性是視覺注意機(jī)制作用的結(jié)果。在計(jì)算機(jī)視覺研究中,通過對(duì)視覺注意機(jī)制進(jìn)行建模,可以賦予計(jì)算機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中自動(dòng)獲取人的視覺興趣區(qū)的能力。
通過模擬人類視覺感知系統(tǒng),研究人員提出了基于特征整合的視覺注意計(jì)算框架。在此框架下衍生出了多種視覺注意模型。本文詳細(xì)分析Itti和Judd兩種具有較大影
響力的顯著性視覺注意模型。其中Itt
2、i模型通過整合多種低層次特征生成顯著圖作為圖像區(qū)域受關(guān)注程度的預(yù)測。該方法忽略視覺注意過程中知識(shí)、任務(wù)、偏好等因素的影響。Judd模型整合高層次語義特征作為知識(shí)的引入方式。雖然取得了較好的效果,但是啟發(fā)式特征的設(shè)計(jì)和計(jì)算較復(fù)雜,擴(kuò)展性不強(qiáng)。
本文在現(xiàn)有視覺注意模型基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究了兩個(gè)問題:(1)如何通過學(xué)習(xí)方法獲取視覺注意特征。(2)如何在特征整合框架下進(jìn)行層次特征整合。首先,本文通過訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)獲取像素級(jí)、對(duì)象級(jí)、語義級(jí)特
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