首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于视听觉信息的机器觉察与仿生智能感知方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
1 绪论第9-31页
    1.1 前言第9-10页
    1.2 本文的生物学基础第10-13页
        1.2.1 人类感知系统第10-11页
        1.2.2 选择性注意机制第11-13页
    1.3 本文的研究背景及意义第13-15页
    1.4 国内外研究现状第15-24页
        1.4.1 引言第15-16页
        1.4.2 视觉觉察方法研究现状第16-19页
        1.4.3 听觉觉察方法研究现状第19-22页
        1.4.4 视听觉异质信息融合的环境感知方法研究第22-24页
    1.5 本文研究内容及章节安排第24-29页
        1.5.1 本文研究内容第24-27页
        1.5.2 论文章节安排第27-29页
    1.6 本章小结第29-31页
2 视听觉觉察信息处理基础理论与方法第31-47页
    2.1 基于视觉显著性的目标检测方法第31-35页
    2.2 视觉目标识别和分类方法第35-40页
    2.3 显著环境声音检测与处理第40-45页
        2.3.1 环境声音的显著性检测第40-41页
        2.3.2 显著环境声音处理第41-45页
    2.4 本章小结第45-47页
3 基于听觉显著性的环境声音检测第47-71页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 方法概述第48-50页
    3.3 听觉显著性特征计算第50-60页
        3.3.1 全局显著性估计第50-52页
        3.3.2 时域显著性特征提取第52-57页
        3.3.3 频谱显著性特征提取第57-58页
        3.3.4 声谱图的图像显著性检测第58-59页
        3.3.5 异质显著性特征融合第59-60页
    3.4 仿真实验第60-69页
    3.5 结论第69-71页
4 基于多尺度特征的环境声音分类识别研究第71-89页
    4.1 概述第71页
    4.2 总体研究概述第71-72页
    4.3 基于多尺度特征的显著环境声音识别第72-83页
        4.3.1 概述第72页
        4.3.2 多尺度特征计算第72-75页
        4.3.3 分类方法第75-76页
        4.3.4 模糊划分规则确定第76-83页
    4.4 实际环境声音识别实验第83-86页
    4.5 总结第86-89页
5 基于视觉显著信息的环境前景物体觉察第89-109页
    5.1 引言第89-90页
    5.2 研究方法概述第90-91页
    5.3 基于显著环境目标检测的稀疏表示第91-100页
        5.3.1 图像特征提取第91-94页
        5.3.2 视觉显著性检测第94-96页
        5.3.3 基于前景物体性检测的稀疏表示。第96-100页
        5.3.4 融合约束第100页
    5.4 显著前景环境目标分类第100-103页
        5.4.1 概述第100-102页
        5.4.2 目标特征提取第102页
        5.4.3 模型训练第102-103页
    5.5 仿真实验第103-107页
        5.5.1 实验步骤第103-105页
        5.5.2 实验结果和讨论第105-107页
    5.6 本章小结第107-109页
6 基于异质觉察信息融合的仿生环境感知第109-129页
    6.1 引言第109-110页
    6.2 研究概述第110-111页
    6.3 基于概率主题模型的异质信息表示模型第111-115页
        6.3.1 概率主题模型第111-112页
        6.3.2 信息几率模型第112-113页
        6.3.3 异质信息建模第113-114页
        6.3.4 环境信息的几率模型第114-115页
    6.4 基于异质信息融合的环境感知处理第115-119页
        6.4.1 概述第115-116页
        6.4.2 基于负属性的复杂场景建模第116-117页
        6.4.3 基于环境表示模型融合的知觉处理第117-119页
    6.5 实验验证第119-127页
        6.5.1 实验设置第119-121页
        6.5.2 实验结果与讨论第121-124页
        6.5.3 实际环境验证实验第124-127页
    6.6 本章小结第127-129页
7 总结与展望第129-133页
    7.1 本文工作总结第129-131页
    7.2 研究展望第131-133页
参考文献第133-157页
致谢第157-159页
攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况第159-160页

论文共160页,点击 下载论文
上一篇:图像超分辨率重建关键技术研究
下一篇:移动应用测试方法与关键技术研究