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視覺注意機(jī)制建模中的注意焦點(diǎn)選擇及轉(zhuǎn)移軌跡優(yōu)化設(shè)計

 

摘要

人類視覺系統(tǒng)能將有限的計算和存儲資源優(yōu)先分配給場景中少數(shù)的顯著或感興趣區(qū)域,從而很好地解決了視覺信息處理中的“瓶頸問題”,這種特異性稱為視覺系統(tǒng)的注意機(jī)制。如果能將這種機(jī)制引入圖像分析或機(jī)器視覺領(lǐng)域,將極大地提升圖像及視頻信息的處理效率。因此,近些年來視覺注意機(jī)制建模受到了極大的重視,吸引了大批研究人員致力于該方向的研究,并取得一些可喜的進(jìn)展。視覺注意機(jī)制建模的關(guān)鍵是解決注意焦點(diǎn)的確定及視線轉(zhuǎn)移軌跡規(guī)劃這兩個難題。目前,有關(guān)注意焦點(diǎn)確定方面的研究成果較多,而有關(guān)注意焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移軌跡規(guī)劃方面的研究成果較少。遺憾的是上述兩個難題至今尚沒有很好地解決方案。因此,本文在上述兩方面均做了一些新的嘗試,具體的工作如下:
   首先,提出了基于關(guān)鍵點(diǎn)檢測的顯著圖生成方法,并結(jié)合圖像分割確定視覺注意焦點(diǎn)位置。由于尺度空間關(guān)鍵點(diǎn)表征該點(diǎn)局部范圍存在某一重要的圖像信息,因此本文提出了利用關(guān)鍵點(diǎn)尺度及位置信息生成顯著圖方法。測試結(jié)果表明,圖像局部顯著度結(jié)果與視覺感知結(jié)果較好地吻合。與其它方法不同的是本文方法還增加了區(qū)域分割環(huán)節(jié),這種處理的最大好處是能有效地確定注意焦點(diǎn)的個數(shù),同時使注意焦點(diǎn)之間保持一定的距離,盡量避免同一物體或一個區(qū)域被多次注意,從而達(dá)到在盡可能少的注意焦點(diǎn)個數(shù)條件下搜尋出更多的圖像信息。
   其次,提出了基于圖論優(yōu)化的注意焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移軌跡規(guī)劃方法。本文方法巧妙地將注意焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移軌跡規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為哈密爾頓(Hamilton)路徑尋優(yōu)問題來解決,使得規(guī)劃軌跡能較好地遵循人眼注意焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移規(guī)律。其中為了較好地調(diào)和“降序性”和“鄰近優(yōu)先性”這兩條存在沖突的視線轉(zhuǎn)移原則,本文創(chuàng)新地提出了連接損失代價這一新的優(yōu)化指標(biāo)。測試結(jié)果表明,該方法性能明顯優(yōu)于目前被廣泛采用的“勝者為王”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。

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