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视觉显著性检测模型研究及应用

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第15-25页
    1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.2 视觉显著性的相关概念与机制第16-21页
        1.2.1 基本概念第16-17页
        1.2.2 视觉显著性产生的机制第17-19页
        1.2.3 视觉显著性计算模型第19-21页
    1.3 主要研究工作与论文组织结构第21-25页
        1.3.1 主要研究工作第21-22页
        1.3.2 论文组织结构第22-25页
第2章 视觉显著性检测研究的国内外现状第25-39页
    2.1 视觉显著性特征描述及比较第25-29页
        2.1.1 局部对比度第25-26页
        2.1.2 全局对比度第26-28页
        2.1.3 先验信息第28-29页
    2.2 显著性特征融合模型第29-34页
        2.2.1 基于线性感知模型(Linear Cognitive Models)第29-30页
        2.2.2 贝叶斯模型(Bayesian Models)第30-31页
        2.2.3 决策论模型(Decision Theoretic Models)第31页
        2.2.4 信息论模型(Information Theoretic Models)第31-32页
        2.2.5 图模型(Graphical Models)第32-33页
        2.2.6 模式分类模型(Pattern Classification Models)第33-34页
    2.3 数据集及性能评估方法第34-37页
        2.3.1 数据集第34-36页
        2.3.2 性能评估方法第36-37页
    2.4 本章小结第37-39页
第3章 基于条件随机场融合全局特征的显著性区域检测第39-51页
    3.1 引言第39-41页
    3.2 算法概述第41-43页
    3.3 全局特征第43-45页
        3.3.1 基于像素的颜色空间分布第43-44页
        3.3.2 基于超级像素的唯一性第44页
        3.3.3 基于超级像素的颜色空间分布第44-45页
    3.4 基于CRF的多特征融合第45-46页
    3.5 基于显著性区域的高斯滤波第46-47页
    3.6 实验及其结果分析第47-50页
    3.7 本章小结第50-51页
第4章 基于多级特征融合的显著性目标检测第51-69页
    4.1 引言第51-53页
    4.2 概述第53-54页
    4.3 算法第54-58页
        4.3.1 基于像素的局部对比度第54页
        4.3.2 基于区域的全局对比度第54-55页
        4.3.3 基于目标的背景先验第55-56页
        4.3.4 目标中心先验第56-57页
        4.3.5 特征融合第57-58页
    4.4 实验结果及分析第58-67页
        4.4.1 数据集和评价方法第58-59页
        4.4.2 域值分割方法及比较第59-63页
        4.4.3 与其他显著性检测算法比较第63-67页
    4.5 本章小结第67-69页
第5章 基于视觉注意的目标跟踪第69-81页
    5.1 引言第69-70页
    5.2 基于背景先验的显著性检测第70-71页
    5.3 运动特征第71-73页
        5.3.1 变化检测第71页
        5.3.2 运动分类第71-72页
        5.3.3 阴影消除第72页
        5.3.4 前景提取第72-73页
        5.3.5 背景更新第73页
    5.4 特征融合第73-75页
        5.4.1 显著性特征权值第74页
        5.4.2 运动特征权值第74页
        5.4.3 颜色特征的似然估计第74-75页
    5.5 算法步骤第75-76页
    5.6 目标跟踪实验及其结果分析第76-80页
    5.7 本章小结第80-81页
第6章 基于视觉注意的枪球联动接力跟踪第81-91页
    6.1 引言第81-82页
    6.2 枪球联动第82-84页
        6.2.1 场景标定第83页
        6.2.2 获取目标在球机的位置第83-84页
    6.3 目标离开枪机场景时目标在球机的定位第84-86页
    6.4 主动跟踪第86-88页
    6.5 实验结果及分析第88-90页
    6.6 本章小结第90-91页
第7章 总结与展望第91-95页
    7.1 全文总结第91-92页
    7.2 工作展望第92-95页
参考文献第95-103页
致谢第103-105页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第105-106页

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