基于视觉注意机制的感兴趣目标检测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| Contents | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 自顶向下的视觉注意模型 | 第15-16页 |
| 1.2.2 自底向上的视觉注意模型 | 第16-17页 |
| 1.3 论文研究的主要内容与方案 | 第17-19页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 视觉注意生物学基础和常用注意模型 | 第21-31页 |
| 2.1 人类感知系统概述 | 第21-24页 |
| 2.1.1 人眼构造和视网膜成像原理 | 第21-23页 |
| 2.1.2 视觉系统通路介绍 | 第23-24页 |
| 2.2 人眼视觉信号反馈机制 | 第24-25页 |
| 2.3 视觉通路的信号调制 | 第25-27页 |
| 2.4 常用视觉注意模型的研究 | 第27-29页 |
| 2.4.1 自底向上视觉注意模型简介 | 第27-28页 |
| 2.4.2 高斯金字塔尺度空间选择 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于视觉注意的场景记忆模型 | 第31-69页 |
| 3.1 场景记忆视觉注意模型设计 | 第31-35页 |
| 3.1.1 算法实现框架 | 第32-34页 |
| 3.1.2 算法工作流程 | 第34-35页 |
| 3.2 基于自顶向下的上下文场景信息检测 | 第35-38页 |
| 3.2.1 上下文场景特征描述 | 第35-36页 |
| 3.2.2 上下文场景特征检测 | 第36-38页 |
| 3.3 基于自底向上的特征图计算 | 第38-44页 |
| 3.3.1 非空间特征提取 | 第39-41页 |
| 3.3.2 空间特征提取 | 第41-42页 |
| 3.3.3 特征图计算 | 第42-43页 |
| 3.3.4 空间特征对非空间特征调制 | 第43-44页 |
| 3.6 显著图生成方法 | 第44-46页 |
| 3.7 视觉注意单元的选择和转移 | 第46页 |
| 3.8 实验结果及分析 | 第46-66页 |
| 3.8.1 动态视频的场景记忆模型测试 | 第46-61页 |
| 3.8.2 静态图的像测试结果 | 第61-66页 |
| 3.9 本章小结 | 第66-69页 |
| 第四章 基于视觉注意的行人跟踪 | 第69-77页 |
| 4.1 常用运动目标检测方法 | 第69-71页 |
| 4.2 常用运动目标跟踪方法 | 第71-72页 |
| 4.3 基于视觉注意机制的行人目标检测跟踪 | 第72-74页 |
| 4.3.1 运动目标的背景建模 | 第72-73页 |
| 4.3.2 前景信息提取 | 第73页 |
| 4.3.4 视觉注意的目标跟踪 | 第73-74页 |
| 4.4 实验结果 | 第74-75页 |
| 4.5 实验总结与分析 | 第75-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第77-78页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 研究生期间发表的论文及主要工作 | 第85页 |
