| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| ·选题背景与意义 | 第12页 |
| ·国内外研究方法 | 第12-14页 |
| ·国外研究方法 | 第12-13页 |
| ·国内研究方法 | 第13-14页 |
| ·研究现状总结 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作及思路 | 第15-17页 |
| 2 双向驱动融合的视觉选择注意模型 | 第17-39页 |
| ·双向驱动融合的视觉选择注意模型框架 | 第17-20页 |
| ·视觉选择注意机制 | 第17页 |
| ·视觉选择注意模型的研究基础 | 第17-18页 |
| ·双向驱动融合的视觉选择注意模型(DVSM) | 第18-20页 |
| ·结构特征知识库及结构对称性评价 | 第20-24页 |
| ·结构对称性描述与结构特征知识库的建立 | 第20-22页 |
| ·最优结构对称性决策函数 | 第22-24页 |
| ·区域显著性分析 | 第24-29页 |
| ·特征提取 | 第24-25页 |
| ·中央-四周拮抗特性 | 第25页 |
| ·去冗余 | 第25-27页 |
| ·注意焦点转移 | 第27-29页 |
| ·基于格式塔视知觉理论的多目标分割模型及形状特征知识库 | 第29-36页 |
| ·格式塔视知觉理论及多目标分割模型 | 第29-32页 |
| ·形状结构集合 | 第32-33页 |
| ·形状特征知识库 | 第33-36页 |
| ·验证实验 | 第36-38页 |
| ·模型验证实验 | 第36-37页 |
| ·模型对比实验 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 联想机制模型探讨 | 第39-58页 |
| ·联想机制模型框架 | 第39-41页 |
| ·多维度特征提取及记忆库 | 第41-44页 |
| ·信息熵特征 | 第41-42页 |
| ·亮度特征 | 第42-43页 |
| ·颜色特征 | 第43页 |
| ·方向特征 | 第43页 |
| ·纹理特征 | 第43-44页 |
| ·记忆库 | 第44页 |
| ·联想产生 | 第44-52页 |
| ·绿色神经元交互联想网络(GNAN) | 第45-49页 |
| ·网络训练算法 | 第49-51页 |
| ·变异联想 | 第51-52页 |
| ·联想匹配 | 第52-54页 |
| ·优选函数 | 第52-53页 |
| ·匹配映射 | 第53-54页 |
| ·综合分析 | 第54-57页 |
| ·投票机制 | 第54-55页 |
| ·分析决策 | 第55-56页 |
| ·记忆学习 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 4 实验分析 | 第58-67页 |
| ·向驱动融合的改进型视觉选择注意模型(DVSM)实验 | 第58-62页 |
| ·模型验证 | 第58-59页 |
| ·参数设置实验 | 第59页 |
| ·识别模型对比实验 | 第59-62页 |
| ·联想机制模型实验分析 | 第62-66页 |
| ·模型验证 | 第62页 |
| ·绿色神经元交互联想网络对比实验 | 第62-64页 |
| ·联想机制模型的记忆学习能力实验 | 第64-65页 |
| ·引入联想机制后的DVSM模型综合性能分析实验 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 5 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 作者简历 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |