| 提要 | 第1-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-25页 |
| ·研究背景 | 第9-12页 |
| ·视觉注意的研究现状 | 第12-20页 |
| ·视觉注意的心理学研究 | 第12-15页 |
| ·视觉注意的认知神经学研究 | 第15-16页 |
| ·视觉注意的计算机模型研究 | 第16-20页 |
| ·论文的研究内容 | 第20-22页 |
| ·论文的章节安排 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第2章 视觉信息处理的脑机制 | 第25-39页 |
| ·视觉通路 | 第25-26页 |
| ·视通路的各层次功能筑构 | 第26-30页 |
| ·视网膜 | 第26-27页 |
| ·外膝体 | 第27-28页 |
| ·视皮层 | 第28-30页 |
| ·视觉系统中既串行又平行的处理机制 | 第30-37页 |
| ·生物细胞的感受野特性 | 第30-34页 |
| ·形状、颜色、运动的平行处理 | 第34-35页 |
| ·视觉信息的反馈和整合 | 第35-36页 |
| ·特征整合的时间相关性假说 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 有指向性目标的视觉注意算法 | 第39-57页 |
| ·引言 | 第39-41页 |
| ·相关工作 | 第41-47页 |
| ·经典边缘检测算法 | 第41-44页 |
| ·经典颜色聚类算法 | 第44-47页 |
| ·基于最大梯度边缘检测和c-均值聚类的目标编组算法 | 第47-49页 |
| ·有指向性目标的视觉注意模型 | 第49-53页 |
| ·视觉图像输入层 | 第50-51页 |
| ·目标编组层 | 第51-52页 |
| ·控制层 | 第52-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 基于对比敏感度和马尔可夫链的空间注意信息提取算法 | 第57-75页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·相关工作 | 第58-63页 |
| ·多通道多尺度滤波器组进行特征向量提取方法 | 第59-60页 |
| ·基于完全图的显著性计算 | 第60-61页 |
| ·特征整合策略 | 第61-63页 |
| ·基于对比敏感度的视网膜变换 | 第63-65页 |
| ·基于马尔可夫链的活动图形成 | 第65-66页 |
| ·ACSMC 算法 | 第66-68页 |
| ·实验结果及分析 | 第68-73页 |
| ·活动图形成和整合算法性能比较 | 第68-71页 |
| ·注意信息提取算法比较 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第5章 基于马尔可夫链的场景分类模型 | 第75-93页 |
| ·场景分类的概念和意义 | 第75-77页 |
| ·场景分类特征提取及描述方法 | 第77-82页 |
| ·基于底层特征的场景分类 | 第77-79页 |
| ·基于中层语义特征的场景分类 | 第79-82页 |
| ·基于Gist 的场景特征提取 | 第82-85页 |
| ·Gist 的概念 | 第82-84页 |
| ·Gist 相关计算模型 | 第84-85页 |
| ·基于马尔可夫链的场景分类模型设计 | 第85-87页 |
| ·模型实现方法描述 | 第87-89页 |
| ·视网膜变换 | 第87页 |
| ·初级特征提取 | 第87页 |
| ·基于马尔可夫链的活动图生成 | 第87-88页 |
| ·Gist 特征向量提取 | 第88页 |
| ·PCA/ICA 降维 | 第88-89页 |
| ·场景分类 | 第89页 |
| ·实验结果 | 第89-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 第6章 基于空间和目标注意的协同工作模型 | 第93-105页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·空间和目标注意协同工作模型设计方法 | 第94-95页 |
| ·模型各模块实现方法描述 | 第95-98页 |
| ·视网膜变换模块 | 第96页 |
| ·目标注意模块 | 第96-97页 |
| ·空间注意模块 | 第97-98页 |
| ·实验结果及分析 | 第98-103页 |
| ·视网膜变换部分 | 第98-99页 |
| ·目标编码部分 | 第99-100页 |
| ·空间注意部分 | 第100-102页 |
| ·空间和目标注意结合实验结果 | 第102-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 第7章 总结与展望 | 第105-111页 |
| ·总结 | 第105-108页 |
| ·展望 | 第108-111页 |
| 参考文献 | 第111-124页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和科研成果 | 第124-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 摘要 | 第127-131页 |
| Abstract | 第131-134页 |