注意的生成机制与视觉注意计算模型研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| ·研究背景与意义 | 第15-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-24页 |
| ·选择性注意理论方面的研究现状与问题分析 | 第17-18页 |
| ·视觉注意计算模型研究现状分析(研究对象角度) | 第18-22页 |
| ·视觉注意计算模型研究现状分析(信息流角度) | 第22-23页 |
| ·视觉注意计算模型现有问题分析 | 第23-24页 |
| ·研究内容 | 第24-26页 |
| ·本文结构 | 第26-29页 |
| 第二章 注意的生成机制模型 | 第29-43页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·现有选择性注意理论 | 第30-34页 |
| ·注意的生成机制模型 | 第34-41页 |
| ·注意产生的根本原因 | 第34-35页 |
| ·注意的生成机制模型 | 第35-40页 |
| ·与现有理论的关系 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 基于特征加权的视觉注意计算模型 | 第43-61页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·基于特征加权的视觉注意计算模型 | 第44-51页 |
| ·提取底层特征 | 第44-46页 |
| ·计算特征权重 | 第46-49页 |
| ·融合显著图 | 第49-51页 |
| ·物体识别实验 | 第51-55页 |
| ·实验数据 | 第51-53页 |
| ·实验设置 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-55页 |
| ·物体搜索实验 | 第55-60页 |
| ·实验数据 | 第55-56页 |
| ·实验设置 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于高斯混合的视觉注意计算模型 | 第61-77页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·高斯混合模型 | 第62-65页 |
| ·基于GMM的视觉注意计算模型 | 第65-70页 |
| ·高斯混合的充分性和必要性 | 第65-66页 |
| ·用视觉注意机制提取视觉显著图 | 第66-68页 |
| ·用高斯混合模型对物体显著点进行建模 | 第68-70页 |
| ·实验与分析 | 第70-75页 |
| ·实验一结果及分析 | 第70-72页 |
| ·实验二结果及分析 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 基于CIELab的视觉注意计算模型 | 第77-101页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·人类视觉系统 | 第77-80页 |
| ·几种常见的颜色模型分析 | 第80-81页 |
| ·基于CIELab的视觉注意计算模型 | 第81-89页 |
| ·提取基于CIELab的颜色特征 | 第83-85页 |
| ·提取显著区域 | 第85页 |
| ·后注意阶段 | 第85-89页 |
| ·实验与分析 | 第89-98页 |
| ·实验任务 | 第89-90页 |
| ·实验数据 | 第90-91页 |
| ·提取交通标志候选区域 | 第91-93页 |
| ·识别候选区域中的交通标志 | 第93-97页 |
| ·实验分析 | 第97-98页 |
| ·本章小结 | 第98-101页 |
| 第六章 总结与展望 | 第101-105页 |
| ·研究工作总结 | 第101-103页 |
| ·工作展望 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第117-118页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第118页 |
