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基于视觉注意模型和进化规划的感兴趣区检测方法
被引量：
24
1
作者
张菁
沈兰荪
高静静
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第7期1646-1652,共7页
根据生物注意机制,该文提出了一种基于视觉注意模型和进化规划的感兴趣区检测方法。采用进化规划方法分割图像候选区域;区域兴趣度由视觉注意模型产生的局部显著和进化规划计算的全局显著共同度量。在视觉注意模型中,图像经过小波多尺...
根据生物注意机制,该文提出了一种基于视觉注意模型和进化规划的感兴趣区检测方法。采用进化规划方法分割图像候选区域;区域兴趣度由视觉注意模型产生的局部显著和进化规划计算的全局显著共同度量。在视觉注意模型中,图像经过小波多尺度变换和计算中央周边差得到局部显著度。注意焦点在显著度增强因子的作用下,选取候选区域得到感兴趣区。实验结果表明,所提方法检测的感兴趣区更接近人眼的视觉注意机制,并取得了较为满意的对象检测和兴趣度量结果。
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关键词
计算机视觉
视觉注意模型
感兴趣区
进化规划
显著度
注意焦点
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职称材料
题名
基于视觉注意模型和进化规划的感兴趣区检测方法
被引量：
24
1
作者
张菁
沈兰荪
高静静
机构
北京工业大学信号与信息处理研究室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第7期1646-1652,共7页
基金
国家自然科学基金(60772069
60402036)
北京市自然科学基金(4062006)资助课题
文摘
根据生物注意机制,该文提出了一种基于视觉注意模型和进化规划的感兴趣区检测方法。采用进化规划方法分割图像候选区域;区域兴趣度由视觉注意模型产生的局部显著和进化规划计算的全局显著共同度量。在视觉注意模型中,图像经过小波多尺度变换和计算中央周边差得到局部显著度。注意焦点在显著度增强因子的作用下,选取候选区域得到感兴趣区。实验结果表明,所提方法检测的感兴趣区更接近人眼的视觉注意机制,并取得了较为满意的对象检测和兴趣度量结果。
关键词
计算机视觉
视觉注意模型
感兴趣区
进化规划
显著度
注意焦点
Keywords
Computer
vision
visual
attention
model
（
vam
）
Region
Of
Interest
（ROI）
Evolutionary
Programming
（EP）
Saliency
Focus
of
attention
（FOA）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视觉注意模型和进化规划的感兴趣区检测方法
张菁
沈兰荪
高静静
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009
24
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