视觉注意计算模型的研究及其应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-25页 |
| ·研究目的与意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-20页 |
| ·视觉注意的加工方法 | 第16-18页 |
| ·视觉注意计算模型的显著性度量 | 第18-19页 |
| ·注意焦点的选择与转移 | 第19-20页 |
| ·存在的问题 | 第20-22页 |
| ·研究目标与内容 | 第22-23页 |
| ·论文的组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 视觉注意的理论及其加工结构 | 第25-46页 |
| ·视觉注意机制 | 第25-30页 |
| ·注意的选择性理论 | 第26-27页 |
| ·特征整合理论 | 第27-29页 |
| ·注意的选择单元 | 第29-30页 |
| ·初级视觉特征 | 第30-32页 |
| ·初级视觉特征的判别 | 第31页 |
| ·初级视觉特征的特点 | 第31-32页 |
| ·特征加工的神经生理学基础 | 第32-40页 |
| ·视觉加工的神经机制 | 第32-38页 |
| ·视觉加工的层次化结构 | 第38-40页 |
| ·视觉注意计算模型及其体系结构 | 第40-45页 |
| ·视觉注意计算应注意的问题 | 第40-42页 |
| ·本文模型的体系结构 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 引入深度特征的视觉显著性度量 | 第46-63页 |
| ·视觉显著性 | 第46-48页 |
| ·图像特征 | 第48-53页 |
| ·颜色特征 | 第49-50页 |
| ·纹理特征 | 第50-51页 |
| ·形状特征 | 第51-52页 |
| ·空间关系特征 | 第52-53页 |
| ·非空间特征提取 | 第53-54页 |
| ·深度特征提取 | 第54-59页 |
| ·双目视觉原理 | 第55-56页 |
| ·区域分割和匹配 | 第56-57页 |
| ·视差图的提取 | 第57-58页 |
| ·视差平面的优化 | 第58-59页 |
| ·特征显著图的计算 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 引入运动特征的注意计算 | 第63-72页 |
| ·基于运动特征的注意计算 | 第63-65页 |
| ·运动矢量提取 | 第65页 |
| ·运动特征提取 | 第65-66页 |
| ·运动特征显著图 | 第66-67页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 基于双通路理论的特征整合 | 第72-87页 |
| ·注意的集中 | 第72-73页 |
| ·视觉加工的双通路理论 | 第73-74页 |
| ·IFNN神经网络 | 第74-79页 |
| ·神经网络的结构 | 第75-76页 |
| ·神经网络的活动方程 | 第76-77页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第77页 |
| ·神经网络的输出结果 | 第77-79页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第79-86页 |
| ·引入深度特征的视觉注意计算 | 第79-81页 |
| ·引入运动特征的视觉注意计算 | 第81-83页 |
| ·模型的抗噪性 | 第83-84页 |
| ·基于客体的选择 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 视觉注意模型的控制方式 | 第87-95页 |
| ·视觉注意的控制方式 | 第87-91页 |
| ·视觉注意控制加工的神经机制 | 第87-89页 |
| ·模型的注意控制方式 | 第89-91页 |
| ·注意的保持 | 第91-93页 |
| ·唤醒信号 | 第91页 |
| ·注意焦点的跟踪 | 第91-93页 |
| ·注意唤醒与位置增强 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第七章 总结与展望 | 第95-102页 |
| ·本文的主要贡献与创新 | 第95-98页 |
| ·本文研究的应用价值 | 第98-100页 |
| ·下一步研究方向 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文、参与的工作及获奖情况 | 第111页 |
