-
题名尺度与特征引导视觉选择性注意机制模型
被引量：2
- 1
-
-
作者
吴月娥
边后琴
-
机构
上海电力学院
-
出处
《现代电子技术》
2009年第22期84-87,共4页
-
基金
上海市重点学科建设项目资助项目(P1303)
上海高校选拔优青教师科研专项基金资助项目(Z-2009-03)
-
文摘
针对在传统机器视觉研究中,尺度、显著性和物体识别多数被分开研究的现状,首先分析三者之间的内在联系和相互关系,得出应该在一个框架中来研究它们的结论;然后讨论视觉中的尺度空间表示方法、显著性度量方法。最后选取强度、颜色和方向三种特征以及尺度引导注意,建立一个自下而上的结合尺度与特征引导的计算模型,并给出仿真实验结果。
-
关键词
协同模式识别
主动视觉
视觉选择性注意机制
尺度空间
-
Keywords
synergetic pattern recognition
active vision
visual selective attention mechanism
scale-space
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名中心区域可视二维条码的设计及编码方法
被引量：4
- 2
-
-
作者
刘小丹
黄翠翠
-
机构
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
-
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第1期392-395,401,共5页
-
基金
国家自然科学基金项目(60773031)
辽宁省高等学校优秀人才支持计划基金项目(200811833)
-
文摘
传统的二维条码不具有可视化意义,为了弥补传统二维条码外观的不足,设计了一种新型的可视二维条码。根据人类视觉选择性注意机制设计了由中心编码区域和周边编码区域组成的中心区域可视二维条码,明显提高了条码的整体信息容量。基于可视二维条码的模式编码方法,提出了面向模式编码的误差扩散方法,保持了载体图像的分辨率。实验结果表明,该条码不仅具有较好的视觉效果,而且具有较大的信息容量。
-
关键词
可视二维条码
模式编码
视觉选择性注意机制
误差扩散
中心编码区域
-
Keywords
visual two-dimensional barcode
pattern encoding
visual selective attention mechanism
error diffusion
central encoding area
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名由粗定位到精提取的图像显著区域检测
被引量：3
- 3
-
-
作者
赵克军
胡骁东
张弘
-
机构
洛阳电光设备研究所
北京航空航天大学宇航学院
-
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2015年第31期67-73,共7页
-
基金
国家自然科学基金(61272351)资助
-
文摘
图像显著区域检测旨在找出最具信息性的图像,将该任务归纳为一种由粗定位到精提取的处理过程。首先,将图像过分割为超像素,并根据其颜色差异、分形差异及空间分布求得一个表征超像素间相似性的矩阵。依据这个矩阵,利用相似传播算法对超像素聚类;并通过度量类间颜色对比度、类的结构紧凑度与偏离中心度评价每类的显著度。然后,通过比较像素与每类的颜色差异及位置关系更新像素的显著度,最终得到像素精度的、全分辨率的显著性图。对当前流行数据库的实验测试表明,算法具有令人满意的检测效果。
-
关键词
视觉选择性注意机制
显著区域检测
超像素
对比度分析
粗定位
精提取
-
Keywords
visual selective attention principal salient region detection superpixel contrast analysis rough location refine
-
分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
