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

基于生物视觉注意机制的视频图像中感兴趣目标提取方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第1章 前言第7-15页
   ·引言第7-8页
   ·论文研究背景及意义第8-12页
   ·感兴趣目标提取方法的研究发展现状第12-13页
   ·本文主要研究内容及结构安排第13-15页
第2章 感兴趣目标提取方法研究第15-28页
   ·引言第15页
   ·常见的感兴趣目标提取方法第15-26页
     ·基于帧差法的目标提取方法第15-17页
     ·基于背景减除法的目标提取方法第17-18页
     ·基于单高斯和混合高斯的感兴趣目标提取方法第18-22页
     ·基于聚类法的目标提取方法第22-23页
     ·基于视频图像景深特征的目标提取方法第23-25页
     ·基于遗传算法的感兴趣目标提取方法第25-26页
   ·本章小结第26-28页
第3章 人类和青蛙的视觉注意机制第28-40页
   ·引言第28页
   ·人类的视觉注意机制第28-33页
     ·人眼的结构第28-30页
     ·人眼的视觉注意机制第30-33页
   ·蛙眼的视觉注意机制第33-39页
     ·蛙眼视觉行为的外在表现第33-34页
     ·青蛙的眼睛构造第34-35页
     ·青蛙的视觉信号传输通道第35页
     ·蛙眼的神经机理第35-37页
     ·蛙眼视觉认知的研究第37-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 生物视觉注意机制模型第40-51页
   ·引言第40页
   ·仿生技术第40-41页
   ·低层信息提取子模块第41-46页
     ·蛙眼的视觉注意机制模型第42-43页
     ·人类低层语义的视觉注意模型第43-46页
   ·高层深过滤子模块第46-49页
     ·图像像素位置的显著特征图第46-47页
     ·目标大小的显著特征图第47-48页
     ·图像不同区域纹理显著特征图第48-49页
   ·最终的生物注意视觉模型第49页
   ·本章小结第49-51页
第5章 基于生物视觉注意机制模型的感兴趣目标提取第51-57页
   ·引言第51页
   ·实验结果及结论第51-57页
第6章 总结第57-59页
参考文献第59-64页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第64-65页
致谢第65页

论文共65页,点击 下载论文
上一篇:基于Web的油藏动态分析系统设计与开发
下一篇:基于可视度图的实时软阴影算法研究