模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2011年
4期
548-554
,共7页
视觉选择性注意模型化计算%权值估计%特征图提取%特征整合%显著性区域提取
視覺選擇性註意模型化計算%權值估計%特徵圖提取%特徵整閤%顯著性區域提取
시각선택성주의모형화계산%권치고계%특정도제취%특정정합%현저성구역제취
针对视觉选择性注意模型化计算过程中不同特征在整合阶段的权值判定,提出一种基于特征图分布的权值估计方法,并在静态图像显著性区域提取中取得了令人满意的应用效果.首先提取原始图像的颜色、方向和强度特征图像,然后计算各个特征图的广义高斯分布参数与方差,进而给出一种特征图权值估计算法,最后通过对特征图的加权整合与归一化实现对原始图像的显著性区域提取.实验结果表明,通过此方法计算的权值对特征进行加权调制所提取的显著性区域的效果更加符合人眼的观测结果.
針對視覺選擇性註意模型化計算過程中不同特徵在整閤階段的權值判定,提齣一種基于特徵圖分佈的權值估計方法,併在靜態圖像顯著性區域提取中取得瞭令人滿意的應用效果.首先提取原始圖像的顏色、方嚮和彊度特徵圖像,然後計算各箇特徵圖的廣義高斯分佈參數與方差,進而給齣一種特徵圖權值估計算法,最後通過對特徵圖的加權整閤與歸一化實現對原始圖像的顯著性區域提取.實驗結果錶明,通過此方法計算的權值對特徵進行加權調製所提取的顯著性區域的效果更加符閤人眼的觀測結果.
침대시각선택성주의모형화계산과정중불동특정재정합계단적권치판정,제출일충기우특정도분포적권치고계방법,병재정태도상현저성구역제취중취득료령인만의적응용효과.수선제취원시도상적안색、방향화강도특정도상,연후계산각개특정도적엄의고사분포삼수여방차,진이급출일충특정도권치고계산법,최후통과대특정도적가권정합여귀일화실현대원시도상적현저성구역제취.실험결과표명,통과차방법계산적권치대특정진행가권조제소제취적현저성구역적효과경가부합인안적관측결과.
