基于注意力的目标识别算法及在移动机器人的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第7页 |
| ·图像目标识别的国内外研究现状 | 第7-10页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第10页 |
| ·本文的内容组织安排 | 第10-13页 |
| 2 注意力机制概述 | 第13-25页 |
| ·生物视觉 | 第13-20页 |
| ·视觉感知 | 第13-14页 |
| ·视觉感知系统的生理结构 | 第14-17页 |
| ·注意力概述 | 第17-18页 |
| ·显性注意力和隐性注意力 | 第18页 |
| ·自下而上和自上而下的注意力 | 第18-19页 |
| ·视觉注意力机制 | 第19-20页 |
| ·视觉注意力的心理学模型 | 第20-23页 |
| ·可计算的注意力选择模型——Itti-koch | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于注意力的目标识别算法 | 第25-55页 |
| ·数字图像处理基础 | 第25-32页 |
| ·傅里叶变换 | 第26-27页 |
| ·空间滤波 | 第27-28页 |
| ·高斯滤波 | 第28-29页 |
| ·高斯金字塔 | 第29-30页 |
| ·Gabor 滤波器 | 第30-32页 |
| ·图像预处理 | 第32-38页 |
| ·基于注意力的特征提取 | 第38-43页 |
| ·亮度特征提取 | 第39-40页 |
| ·颜色特征提取 | 第40-41页 |
| ·方向特征提取 | 第41-42页 |
| ·目标色彩特征提取 | 第42-43页 |
| ·基于注意力的显著图生成 | 第43-45页 |
| ·基于注意力的目标识别 | 第45-54页 |
| ·显著目标提取 | 第45-46页 |
| ·SIFT 特征描述 | 第46-47页 |
| ·SIFT 特征提取 | 第47-51页 |
| ·SIFT 匹配 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 4 目标识别系统的移动机器人应用 | 第55-65页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·一般环境下的目标识别 | 第55-59页 |
| ·实验环境 | 第55页 |
| ·实验与分析 | 第55-59页 |
| ·实验平台介绍 | 第59-60页 |
| ·目标识别实验环境 | 第60-61页 |
| ·目标识别系统的移动机器人应用 | 第61-63页 |
| ·实验结论 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 5 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·本文研究工作的总结 | 第65页 |
| ·对后续工作的展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 | 第73-75页 |
| A. 移动机器人避障追踪原理 | 第73-75页 |
| B. 作者在攻读学位期间录用的论文目录 | 第75页 |
