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利用多尺度分析和编组的基于目标的注意计算模型
被引量：
5
1
作者
邹琪
罗四维
郑宇
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期559-562,共4页
模拟生物视觉感知提出一种基于目标的注意计算模型,主要用到两个关键技术:多尺度分析和编组.用于多尺度分析的微分算子从原始图像中提取重要边缘,随后源于格式塔知觉组织规则的轮廓编组过程将边缘组织成感知目标.注意焦点按照各目标显...
模拟生物视觉感知提出一种基于目标的注意计算模型,主要用到两个关键技术:多尺度分析和编组.用于多尺度分析的微分算子从原始图像中提取重要边缘,随后源于格式塔知觉组织规则的轮廓编组过程将边缘组织成感知目标.注意焦点按照各目标显著程度递减的顺序在目标间转移,目标显著程度由边缘重要性、区域对比度和轮廓闭合性共同决定.该模型考虑了目标的独立性和完整性,因此比基于空间的注意有更高的检测精度.多尺度分析为轮廓编组提供了候选边缘,从而提高了编组的效率.对多类自然图像的实验验证了该模型计算上的高效性和生物学上的合理性.
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关键词
生物视觉感知
多尺度分析
编组
基于目标的注意
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职称材料
题名
利用多尺度分析和编组的基于目标的注意计算模型
被引量：
5
1
作者
邹琪
罗四维
郑宇
机构
北京交通大学计算机系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期559-562,共4页
基金
国家自然科学基金(No.60373029)
北京市重点学科共建项目
文摘
模拟生物视觉感知提出一种基于目标的注意计算模型,主要用到两个关键技术:多尺度分析和编组.用于多尺度分析的微分算子从原始图像中提取重要边缘,随后源于格式塔知觉组织规则的轮廓编组过程将边缘组织成感知目标.注意焦点按照各目标显著程度递减的顺序在目标间转移,目标显著程度由边缘重要性、区域对比度和轮廓闭合性共同决定.该模型考虑了目标的独立性和完整性,因此比基于空间的注意有更高的检测精度.多尺度分析为轮廓编组提供了候选边缘,从而提高了编组的效率.对多类自然图像的实验验证了该模型计算上的高效性和生物学上的合理性.
关键词
生物视觉感知
多尺度分析
编组
基于目标的注意
Keywords
biology perception
multi-scale analysis
grouping
object-based attention
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用多尺度分析和编组的基于目标的注意计算模型
邹琪
罗四维
郑宇
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
5
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