| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 1 引言 | 第14-24页 |
| ·问题的提出 | 第14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·模拟自底向上视觉注意机制的感知模型研究现状 | 第15-16页 |
| ·模拟自顶向下视觉注意机制的感知模型研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文的研究内容 | 第18-21页 |
| ·本文的章节安排 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-24页 |
| 2 视觉通路理论研究综述 | 第24-38页 |
| ·视觉通路的不同划分方法 | 第24-26页 |
| ·what通路和where通路 | 第24-25页 |
| ·what通路和how通路 | 第25页 |
| ·两种不同划分方法的比较 | 第25-26页 |
| ·视觉通路的相关生物学实验 | 第26-31页 |
| ·"知觉"和"行为"分离的视错觉实验 | 第26-30页 |
| ·what通路和where通路的大脑损伤实验 | 第30-31页 |
| ·what通路和where通路研究综述 | 第31-36页 |
| ·what通路和where通路理论研究进展 | 第32-33页 |
| ·视觉系统的相关基本概念 | 第33-36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 3 基于局部复杂度和初级视觉特征的自底向上注意信息提取算法 | 第38-62页 |
| ·引言 | 第38-40页 |
| ·相关工作 | 第40-44页 |
| ·Gaussian及Gaussian函数的各种变换形式滤波器 | 第40-42页 |
| ·基于一阶微分的滤波器 | 第42-43页 |
| ·基于二阶微分的滤波器 | 第43-44页 |
| ·视觉显著性分析 | 第44-46页 |
| ·基于局部复杂度和初级视觉特征的自底向上注意信息提取 | 第46-54页 |
| ·局部复杂度显著性 | 第46-48页 |
| ·统计不相似显著性 | 第48-51页 |
| ·初级视觉特征显著性 | 第51-53页 |
| ·LOCEV算法 | 第53-54页 |
| ·基于LOCEV算法的注意模型 | 第54-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-59页 |
| ·旋转、平移和比例缩放不变性 | 第56页 |
| ·显著区域尺度统计 | 第56-59页 |
| ·显著区域检测 | 第59页 |
| ·小结 | 第59-62页 |
| 4 以环境为中心的自顶向下注意信息提取算法 | 第62-84页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·相关工作 | 第63-67页 |
| ·自顶向下注意控制研究现状 | 第63-66页 |
| ·场景环境的研究背景 | 第66-67页 |
| ·环境的作用 | 第67-69页 |
| ·以环境为中心的一级where信息提取 | 第69-76页 |
| ·CONCEN算法的第一个处理阶段 | 第70-71页 |
| ·CONCEN算法的第二个处理阶段 | 第71-73页 |
| ·CONCEN算法的第三个处理阶段 | 第73-76页 |
| ·实验结果及分析 | 第76-83页 |
| ·实验环境描述 | 第76-77页 |
| ·实验结果及分析 | 第77-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| 5 基于what和where信息的视觉感知模型 | 第84-102页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·模型结构 | 第85-86页 |
| ·what信息和where信息的表示 | 第86-88页 |
| ·基于一级where信息的预注意 | 第88-92页 |
| ·预注意模型 | 第88-89页 |
| ·预注意模型选择 | 第89-91页 |
| ·预注意模型参数估计 | 第91-92页 |
| ·一级where信息驱动的集中注意 | 第92-95页 |
| ·集中注意模型及参数估计 | 第92-94页 |
| ·集中注意结果 | 第94-95页 |
| ·what信息与where信息的结合 | 第95-96页 |
| ·实验结果及分析 | 第96-98页 |
| ·小结 | 第98-102页 |
| 6 总结与展望 | 第102-108页 |
| ·全文工作总结 | 第102-104页 |
| ·进一步研究设想 | 第104-108页 |
| 参考文献 | 第108-114页 |
| 附录A | 第114-118页 |
| 附录B | 第118-120页 |
| 作者简历 | 第120-124页 |
| 学位论文数据集 | 第124页 |
