视觉显著性的时空特性分析及其应用研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 视觉显著性研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 空间显著性 | 第16-19页 |
| 1.2.2 时间显著性 | 第19-20页 |
| 1.2.3 显著性评价指标 | 第20页 |
| 1.2.4 显著性的视觉应用 | 第20-21页 |
| 1.3 主要研究内容及文章组织结构 | 第21-23页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第21页 |
| 1.3.2 文章组织结构 | 第21-23页 |
| 1.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 视频显著性概述 | 第24-36页 |
| 2.1 视频显著性 | 第24-25页 |
| 2.2 空间显著性计算 | 第25-29页 |
| 2.2.1 Itti生物模型 | 第25-27页 |
| 2.2.2 统计模型 | 第27-29页 |
| 2.3 时间显著性计算 | 第29-33页 |
| 2.3.1 运动特征提取的常见方法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 计算模型 | 第31-33页 |
| 2.4 时空显著图的融合方法 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于时空特征显著性目标跟踪 | 第36-53页 |
| 3.1 目标跟踪概述 | 第36-38页 |
| 3.1.1 目标跟踪的难点 | 第36-37页 |
| 3.1.2 基于显著性的目标跟踪 | 第37-38页 |
| 3.2 运动信息处理机制 | 第38-41页 |
| 3.2.1 人类视觉通路 | 第38-40页 |
| 3.2.2 简单细胞建模 | 第40页 |
| 3.2.3 复杂细胞建模 | 第40-41页 |
| 3.3 运动显著性计算模型 | 第41-46页 |
| 3.3.1 3D时空运动信息表征 | 第41-43页 |
| 3.3.2 运动显著性度量 | 第43-45页 |
| 3.3.3 时空显著图融合 | 第45-46页 |
| 3.4. 基于运动显著性的粒子滤波跟踪 | 第46-47页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第47-52页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第47-48页 |
| 3.5.2 对比实验 | 第48-50页 |
| 3.5.3 运动显著性的有效性验证 | 第50-52页 |
| 3.5.4 局限性分析 | 第52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于多核模型的视觉聚集显著性检测 | 第53-67页 |
| 4.1 视觉聚集概述 | 第53-55页 |
| 4.2 视觉聚集显著性特征 | 第55-57页 |
| 4.3 视觉聚集显著性检测 | 第57-59页 |
| 4.3.1 特征提取 | 第57-58页 |
| 4.3.2 多核学习模型 | 第58-59页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第59-66页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第59-60页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第60-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 全文总结 | 第67页 |
| 5.2 工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第75-76页 |
