【摘 要】
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针对目前感兴趣目标提取方法中存在的实时性能不好以及准确度不高等问题,本文基于生物视觉注意机制对视频图像中的感兴趣目标提取进行了研究。本文主要贡献如下:首先基于生物
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针对目前感兴趣目标提取方法中存在的实时性能不好以及准确度不高等问题,本文基于生物视觉注意机制对视频图像中的感兴趣目标提取进行了研究。本文主要贡献如下:首先基于生物视觉注意机制建立了一个生物视觉注意模型,该模型结合了包括运动信息特征和许多静态的图像特征等在内的众多模式特征来建立最终的视觉注意显著特征图。该模型由低层信息提取子模块和高层深过滤子模块两个子模块通过串行连接的方式组成,其中低层信息提取子模块的主要作用是为了确保感兴趣目标提取的实时性,而高层深过滤子模块的主要作用是为了确保感兴趣目标提取的准确性。在对这两个子模块建模时,主要利用了人类视觉注意机制和青蛙视觉注意机制的相关知识。实验结果表明,利用本文中所建立的生物视觉注意模型对视频图像序列进行感兴趣目标提取时,具有较好的实时性和较高的目标提取精度。
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