基于重构的自底向上视觉注意模型研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第13-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-43页 |
| 1.1 论文背景与意义 | 第19-32页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第19-28页 |
| 1.1.2 理论意义与应用价值 | 第28-32页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第32-38页 |
| 1.2.1 生物启发式和面向计算式模型 | 第32-34页 |
| 1.2.2 局部和全局显著性模型 | 第34-35页 |
| 1.2.3 显著性目标检测 | 第35页 |
| 1.2.4 显著性特征 | 第35-36页 |
| 1.2.5 基于重构的显著性模型 | 第36-38页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第38-40页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第40-43页 |
| 第二章 基于线性稀疏重构的视觉显著性估计 | 第43-63页 |
| 2.1 引言 | 第43-44页 |
| 2.2 相关工作 | 第44-46页 |
| 2.3 基于线性稀疏重构的显著性估计算法 | 第46-52页 |
| 2.3.1 中心–周围线性稀疏重构 | 第46-49页 |
| 2.3.2 全局显著性估计 | 第49-50页 |
| 2.3.3 基于线性稀疏重构的显著性估计 | 第50-52页 |
| 2.4 实验结果与讨论 | 第52-61页 |
| 2.4.1 与Itti等经典模型的比较 | 第52页 |
| 2.4.2 公共数据库上的实验 | 第52-58页 |
| 2.4.3 MSRA数据库上的人眼跟踪实验 | 第58页 |
| 2.4.4 分割对结果的影响 | 第58-60页 |
| 2.4.5 实验讨论 | 第60-61页 |
| 2.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第三章 基于深层自动编码器的视觉显著性估计 | 第63-87页 |
| 3.1 引言 | 第63-64页 |
| 3.2 相关工作 | 第64-69页 |
| 3.2.1 从手工选择特征到深度学习 | 第64-66页 |
| 3.2.2 基于深度学习的显著性模型 | 第66-69页 |
| 3.3 基于深层自动编码器的显著性估计算法 | 第69-75页 |
| 3.3.1 深层自动编码器 | 第69-71页 |
| 3.3.2 深层中心–周围重构框架 | 第71-72页 |
| 3.3.3 训练深层中心–周围重构网络 | 第72-74页 |
| 3.3.4 基于深层自动编码器的显著性估计 | 第74-75页 |
| 3.4 实验结果与讨论 | 第75-85页 |
| 3.4.1 参数讨论 | 第75-77页 |
| 3.4.2 公共数据库上实验 | 第77-82页 |
| 3.4.3 可视化学习特征 | 第82-83页 |
| 3.4.4 实验讨论 | 第83-85页 |
| 3.5 本章小结 | 第85-87页 |
| 第四章 基于背景建模的立体视觉显著性估计 | 第87-105页 |
| 4.1 引言 | 第87-89页 |
| 4.2 相关工作 | 第89-91页 |
| 4.2.1 关于深度对视觉显著性影响的实验研究 | 第89页 |
| 4.2.2 立体显著性估计模型 | 第89-91页 |
| 4.2.3 立体显著性目标检测模型 | 第91页 |
| 4.3 基于背景建模的立体视觉显著性估计算法 | 第91-95页 |
| 4.3.1 深层中心–周围重构框架 | 第91-92页 |
| 4.3.2 基于背景建模的图像块采样 | 第92-95页 |
| 4.3.3 基于重构的立体显著性估计 | 第95页 |
| 4.4 实验结果与讨论 | 第95-104页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第95-96页 |
| 4.4.2 人类眼动数据预测 | 第96-97页 |
| 4.4.3 原型目标检测 | 第97-101页 |
| 4.4.4 实验讨论 | 第101-104页 |
| 4.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 第五章 基于深层自动编码器的视觉扫视路径预测 | 第105-115页 |
| 5.1 引言 | 第105-106页 |
| 5.2 相关工作 | 第106-107页 |
| 5.3 基于深层自动编码器的视觉扫视路径预测算法 | 第107-108页 |
| 5.4 实验结果与讨论 | 第108-113页 |
| 5.5 本章小结 | 第113-115页 |
| 第六章 总结与展望 | 第115-119页 |
| 6.1 工作总结 | 第115-116页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第116-119页 |
| 参考文献 | 第119-131页 |
| 致谢 | 第131-133页 |
| 作者简介 | 第133-135页 |
