深圳信息职业技术学院学报
深圳信息職業技術學院學報
심수신식직업기술학원학보
JOURNAL OF SHENZHEN INSTITUTE OF INFORMATION TECHNOLOGY
2012年
3期
42-45
,共4页
视觉注意模型%特征整合%权值估计%显著图
視覺註意模型%特徵整閤%權值估計%顯著圖
시각주의모형%특정정합%권치고계%현저도
visual attention model%feature integration%weight estimation%saliency map
针对视觉注意模型中不同特征在特征整合阶段的权值判定,提出了一种基于显著区域分布的权值估计方法。在Itti-Koch视觉注意计算模型的基础上,不同于平均权值的方法,通过计算各个特征图显著区域的分布、位置、个数,计算权值整合特征图。实验结果表明,该方法得到的显著图能更好地模拟人眼的观测结果。
針對視覺註意模型中不同特徵在特徵整閤階段的權值判定,提齣瞭一種基于顯著區域分佈的權值估計方法。在Itti-Koch視覺註意計算模型的基礎上,不同于平均權值的方法,通過計算各箇特徵圖顯著區域的分佈、位置、箇數,計算權值整閤特徵圖。實驗結果錶明,該方法得到的顯著圖能更好地模擬人眼的觀測結果。
침대시각주의모형중불동특정재특정정합계단적권치판정,제출료일충기우현저구역분포적권치고계방법。재Itti-Koch시각주의계산모형적기출상,불동우평균권치적방법,통과계산각개특정도현저구역적분포、위치、개수,계산권치정합특정도。실험결과표명,해방법득도적현저도능경호지모의인안적관측결과。
According to the different of features during feature integration process in modeling of visual attention,a method of weight estimation for different features is presented .Unlike the average weighted method in Itti-Koch model.Weight estimation and feature integration is estimated according to the number, the position, the distribution of each saliency area.The experimental results demonstrate that the processed method outperforms traditional method to meet the requirement of observers.