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內容簡介： 视觉注意机制是人类及其他灵长目动物内在的同有属性．在视觉注意机制的帮助下，人类视觉系统可以有选择地对视觉信息进行处理，有效地解决了有限的信息处理资源与海量的视觉信息之间的矛盾。将视觉注意机制引入计箅机图像处理、模式识别以及机器视觉等领域，可以有效地降低信息处理的计算量，节省计箅资源，提高信息处理的效率．因此对视觉注意计算模型的研究一直是这些领域的研究热点之一， 本书是作者在长期对视觉注意的计算模型及其应用进行研究的基础上编写而成，全书分9章内容，分别从视觉注意机制基本概念、视觉注意机制的生物学基础、认知模型、基于空间的视觉注意计算模型、基于特征对比度的视觉显著性计算、基于频域分析的视觉显著性计算、基于背景先验的视觉显著性计算、注意焦点选择与转移、基于物体的视觉注意计算模型以及视觉注意计算模型的应用等进行详细阐述。 目錄： 1绪论 11视觉注意 12视觉注意的计算模型 121视觉注意机制的生物学基础 122视觉注意机制的认知模型 123视觉注意机制的计算模型 13视觉注意的应用 14本章小结 2视觉注意的计算模型 21引言 22构建视觉注意计算模型的关键问题 23本书模型 24本章小结 3视觉显著性计算 31引言 32视觉显著性计算模型分类 321基于特征整合理论的显著性计算模型 322基于特征对比度的显著性计算方法 323基于信息论的显著性计算方法 324基于物体的显著性计算方法 325基于机器学习的显著性计算方法 33视觉显著性计算方法评价 3 3 1基准数据集 3 3 2评价指标 3 4本章小结 4基于特征对比度的视觉显著性计算模型 4 1引言… 4 2基于特征对比度的视觉显著性计算模型 4 2 1计算模型框架 4 2 2早期特征提取 4 2 3特征对比度计算 4 2 4特征整合 4 3实验结果与分析 4 3 1自然图像中的显著性检测 4 3 2复杂图像中的显著性检测 4 4本章小结 5基于频域分析的视觉显著性计算模型 5 1引言 5 2多尺度频域分析的显著性检测模型 5 2 1模型框架 5 2 2预处理 5 2 3特征提取 5 2 4显著性计算 5 2 5实验结果 5 3基于稀疏编码的显著性检测模型 5 3 1算法框架 5 3 2稀疏编码 5 3 3显著性计算 5 3 4实验结果 5 4本章小结 6利用背景先验的视觉显著性计算模型 6 1引言 …… 7 注意焦点选择和转移 8 基于物体的视觉注意计算模型 9 视觉注意计算模型的应用 参考文献

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