检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉注意机制的目标检测方法与应用研究

基于视觉注意机制的目标检测方法与应用研究

作者：王德娇西南科技大学

学位级别：硕士

目前,移动机器人的目标检测作为一项多学科综合的复杂技术,现已渗透到军事、工业、生活等各个领域,得到国内外研究者的广泛关注。移动机器人的目标检测以图像处理、分析和理解为基础,随着图像成像技术的迅速提升,在获得超高分辨率图像... 详细信息

目前,移动机器人的目标检测作为一项多学科综合的复杂技术,现已渗透到军事、工业、生活等各个领域,得到国内外研究者的广泛关注。移动机器人的目标检测以图像处理、分析和理解为基础,随着图像成像技术的迅速提升,在获得超高分辨率图像的同时,也带来了图像信息冗余的问题,这为图像后期处理（如目标检测等）增加难度。而反观人类视觉系统则具有异常突出的信息筛选能力,能迅速选择进入人眼的重要信息并做出反应,这种具有选择性和主动性的生理和心理活动被称为视觉注意机制。本文对视觉注意机制的相关原理及方法进行了深入研究,并将研究结果运用在目标检测中,实现场景图像目标的快速自动检测。本文主要的研究内容和成果如下:（1）本文通过研究视觉注意生物学理论并分析现有的各显著性检测算法优缺点,结合特殊环境目标检测的具体应用,提出对IT算法进行改进,使之适用于具体目标检测。改进算法从底层特征显著性分析,选取对目标感兴趣区域提取最有利的若干特征进行计算,使得目标感兴趣区域的提取更加准确完整,弥补了原IT算法在求取目标时轮廓信息缺失的不足。由于在特殊环境中采集的图像含有噪音,本文提出了一种将多重中值滤波与曲波变换相结合的混合去噪算法进行降噪预处理。实验表明该方法较好地降噪并保护边缘,改善图像的视觉质量。在进行降噪预处理的基础上,本文利用改进IT算法进行感兴趣区域提取,并进行目标检测,而目标检测的正确检测率达89%,证明基于视觉注意机制的特殊环境目标检测方案可行。（2）本文利用人工智能中的随机森林算法训练好的显著性回归器映射每个区域特征向量的显著值而获取显著图,使得目标检测过程更加智能化。在求取区域特征时,本文针对具体的应用场景（商场物品检测）,选取了对目标感兴趣区域计算有利的区域对比度、背景度以及属性等特征。实验证明本文算法虽然在用时上稍比其他几种对比算法用时长,但显著性检测结果明显远远优于其他几种常见或经典的算法。同时,目标检测的正确检测率达92%,证明可以利用视觉注意机制进行商场物品检测。

关键词：目标检测视觉注意机制图像降噪特征提取特殊环境目标检测商场物品检测

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉注意机制的图像显著性检测

基于视觉注意机制的图像显著性检测

作者：范青江南大学

学位级别：硕士

图像显著性检测是指使用图像处理的方法将图像中最引起人们注意的区域提取出来。视觉注意机制指观察者对视觉场景中的区域进行选择和处理的能力。如果能够准确地提取图像和视频中的显著区域,将计算机资源优先分配给这些显著区域,可以大... 详细信息

图像显著性检测是指使用图像处理的方法将图像中最引起人们注意的区域提取出来。视觉注意机制指观察者对视觉场景中的区域进行选择和处理的能力。如果能够准确地提取图像和视频中的显著区域,将计算机资源优先分配给这些显著区域,可以大大提高图像分析处理方法的效率。本文根据人类视觉注意机制的基本原理,对显著特征提取和显著性计算方法进行了研究,具体的研究工作如下:(1)针对传统的图像显著区域检测区域轮廓不明确,抗噪能力弱以及计算量大的问题,提出一种基于分块对比的多尺度图像显著区域检测方法。该方法以Itti模型为基础,采用了在三个尺度下提取图像亮度、颜色和方向特征,可以更全面地表现图像的总体特征;提出了以图像块为基本单位,通过计算图像块的局部对比性作为图像的显著值,降低计算量以及对背景噪声的敏感程度。仿真实验结果表明,该方法能够快速准确地提取图像的显著性区域,使区域具有明确的边界。(2)为了提取自然场景中的具有完整边界的显著目标并抑制背景区域,提出一种基于边界先验的图像显著性检测方法。该方法首先选择了SLIC超像素分割算法对输入图像进行预处理,使得检测结果能够最大程度上保持图像中物体的形状;然后根据边界先验理论,分别计算四个边界的边界先验显著图,大致区分图像的背景和显著目标;最后,针对传统的中心效应对偏离图像中心的显著目标检测失效的问题,提出了将显著图的质心作为显著目标的中心位置,进一步抑制背景,突出显著目标。仿真实验结果表明,针对自然场景的图像,该方法能够均匀地突出显著对象,有效地抑制背景。(3)为了准确地反映视频序列中的显著区域,对视频中的目标进行运动特征的分析,提出了融合运动特征的视频显著性检测方法。首先,使用SLIC超像素分割算法将每一帧图像表示为一系列超像素以保持目标的边界结构并提取颜色直方图作为特征;然后,采用光流向量区域对比的方法进行时间显著性的检测,并针对全局对比模型忽略了特征空间分布的缺点,加入了颜色空间分布的特性来计算空间显著性;最后,使用一种自适应融合方法将运动显著图和空间显著图进行融合。仿真实验结果表明,该方法能够准确地提取视频中显著目标的轮廓。

关键词：显著性检测视觉注意机制多尺度特征边界先验时空显著性

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉注意机制的图像分割算法研究

基于视觉注意机制的图像分割算法研究

作者：王晓明国防科学技术大学

学位级别：硕士

随着人类探索、开发和利用太空资源的深入,未来太空作战的趋势将加剧,地球外层空间正在逐步变成新的军事斗争领地。在该形势下,空间目标识别、位姿测量、信息融合与处理技术将越来越受重视,天基测量系统将成为未来发展趋势。如何将天基... 详细信息

随着人类探索、开发和利用太空资源的深入,未来太空作战的趋势将加剧,地球外层空间正在逐步变成新的军事斗争领地。在该形势下,空间目标识别、位姿测量、信息融合与处理技术将越来越受重视,天基测量系统将成为未来发展趋势。如何将天基测量系统获得图像中的目标分割出来是空间目标识别的基础和难点,具有重要的研究价值和意义。本文以此为切入点,研究了图像分割方法。针对视觉注意计算模型仅考虑亮度、颜色和方向特征,而图像中目标的形状也能引导人们注意,本文引入了边缘特征,提出了引入梯度权因子的双边滤波算法来获取图像边缘特征;考虑到线性尺度空间会削弱一些重要的图像特征,本文采用非线性尺度空间,并且只采用五层尺度空间来提高算法的执行效率;考虑到人类视觉易于注意图像中稀少部分和中央部分,本文采用显著区域和位置因素来修正显著图,并采用加权策略来合并特征子显著图。本文提出了基于视觉注意机制的图像分割方法,采用了基于改进视觉注意机制进行粗分割,然后利用结合主动轮廓与基于轮廓的区域生长算法进行精确分割,从而实现在简单背景和复杂背景下的自动图像分割。实验表明,本文方法能够很好克服支持向量机方法、自适应阈值方法和K-means聚类算法出现空间不连续、不能区分地球背景和目标等问题,无论背景复杂和简单,都能很好地、完整地分割出目标。本文研究了图像分割评价方法,采用了客观评价中的优度实验法和差异实验法来评价本文提出的基于视觉注意机制的图像分割算法。优度准则和差异准则都说明本文算法性能优于其他分割算法。

关键词：图像分割视觉注意机制合并策略主动轮廓区域生长图像分割评价

基于视觉注意机制的表情识别系统的设计与实现

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉注意机制的表情识别系统的设计与实现

作者：王鹏飞东北大学

学位级别：硕士

人脸表情作为人类最基本的生物特征,其包含了大量的信息。人工智能时代的到来,使得表情识别受到研究工作者的广泛关注,逐渐成为人工智能领域的重要组成部分。随着研究的不断深入,表情识别技术已经逐渐确定为三个基本步骤:人脸检测、特... 详细信息

人脸表情作为人类最基本的生物特征,其包含了大量的信息。人工智能时代的到来,使得表情识别受到研究工作者的广泛关注,逐渐成为人工智能领域的重要组成部分。随着研究的不断深入,表情识别技术已经逐渐确定为三个基本步骤:人脸检测、特征提取和表情分类。其中,人脸检测主要是为了解决人脸的定位问题,从一幅图像中准确地检测出人脸的具体位置,以确保后续步骤能够正确地执行。特征提取主要是为了提取出能够最大程度区分表情类别的特征。表情分类则需要合适的分类器对提取到的特征进行判断。快速准确地检测出人脸区域是进行表情识别最基本的步骤,卷积神经网路则承担了特征提取与表情分类的任务,其性能是整个表情识别系统的核心。基于以上考虑,本文所做工作和创新点如下:(1)针对在显著性人脸检测中,单尺度空间无法有效突出人脸显著性的问题,为了在保证准确率的同时加快人脸检测的速度,本文提出了一种基于多尺度空间的显著性人脸检测算法。该算法大幅度减少了对图像中冗余信息的计算,不仅提高了检测速度与检测精度,同时还降低了计算复杂度,并且不受姿态与光照变化的影响。(2)针对VGG19中学习参数过多致使网络收敛较慢的问题,为了提高网络模型对表情的识别精度并加快训练过程中的收敛速度,本文删除了 VGG19的全连接层,制定了指数减缓的学习率衰减策略,并采用了 Adam的优化方式。该训练方式最终在减少模型训练时间的基础上提高了识别精度。(3)针对VGG19忽略了时间维度上表情特征渐变的问题,为了提高网络模型对微弱表情的识别率,本文提出了一种将改进的VGG19与GRU相融合的CRNN模型。该模型不仅考虑了表情的空间特征,还考虑了其在时间序列上的动态特征,提高了对微弱表情的识别率。

关键词：视觉注意机制视觉显著性检测表情识别卷积神经网络

基于视觉注意机制的带钢表面缺陷图像检测与D-FNN识别方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉注意机制的带钢表面缺陷图像检测与D-FNN识别方法研究

作者：吕琳武汉科技大学

学位级别：硕士

带钢是航空、汽车、化工业不可或缺的原材料。近年来,随着科技的发展和对带钢材料需求量的增加,对带钢表面质量的要求也随之增加,但是由于技术水平和生产设备的原因,在轧制带钢的过程中,其表面会出现例如黑斑、划伤、翘皮、磷化斑、褶... 详细信息

带钢是航空、汽车、化工业不可或缺的原材料。近年来,随着科技的发展和对带钢材料需求量的增加,对带钢表面质量的要求也随之增加,但是由于技术水平和生产设备的原因,在轧制带钢的过程中,其表面会出现例如黑斑、划伤、翘皮、磷化斑、褶皱等缺陷,这些缺陷不仅对产品的外观产生影响,更重要的是影响了产品的使用性能,为消费者和生产者带来不可预计的安全隐患,因此研究机器视觉检测系统应用在带钢表面图像上具有重要意义。本文对带钢表面缺陷图像的检测与识别方面的各个关键环节进行分析。通过实验比较后的结果,得到行之有效的算法。本文研究内容与成果主要有以下几个方面:1.研究了一种基于BM3D的带钢表面图像去噪方法和对该算法的工作原理进行了叙述。通过做几组对比实验选择出了BM3D算法中最适合缺陷图像去噪的一些参数值,将设定好参数值的BM3D算法与几种经典的去噪算法相比较,实验结果表明,无论从主观判断标准还是从客观判断标准来看,BM3D算法在图像去噪方面都取得了良好的效果。2.针对带钢表面缺陷具有种类多样、形状复杂和分布随意等特点,研究了一种基于视觉注意机制的Itti模型算法和利用各个特征图的显著度熵值来定义该模型算法中的特征权值大小并将Itti算法运用在带钢表面缺陷图像区域的分割上,用WTA（winner-take-all）网络机制定位出图像中该缺陷区域的位置。最后通过与几种经典的分割算法相比较,实验结果表明,Itti算法取得了较好的效果。3.通过提取出缺陷表面图像的几何特征、灰度特征、不变矩特征和拓扑特征、纹理特征等特征值,然后应用动态模糊神经网络D-FNN（Dynamic Fuzzy Neural Network）算法进行带钢表面缺陷图的识别,通过与几种经典的神经网络算法（BP神经网络算法、RBF神经网络算法）进行比较,实验表明,D-FNN算法在缺陷图像的识别上具有较好的效果。

关键词：视觉注意机制图像处理去噪算法图像分割模式识别

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉注意机制的行人检测方法研究

基于视觉注意机制的行人检测方法研究

作者：刘宝同西安工业大学

学位级别：硕士

行人检测是计算机视觉中重要的研究课题,在车辆辅助驾驶、机器人导航、智能监控中具有重要作用。近年来,随着人们对视觉的理解,视觉注意在目标检测中的应用取得了重大突破。因此,将视觉注意机制应用到行人检测中具有重要的价值和意义。... 详细信息

行人检测是计算机视觉中重要的研究课题,在车辆辅助驾驶、机器人导航、智能监控中具有重要作用。近年来,随着人们对视觉的理解,视觉注意在目标检测中的应用取得了重大突破。因此,将视觉注意机制应用到行人检测中具有重要的价值和意义。本文主要完成以下工作:1)初级视觉特征和语义特征的计算。首先根据行人的外在特征,对基于图论的视觉注意模型进行改进,加强行人在场景中的显著性。其次,采用区域肤色模型计算肤色语义特征的显著性。最后,采用Haar特征与支持向量机相结合的方法计算行人头肩部语义特征的显著性。2)显著图融合。本文使用拉普拉斯金字塔对显著图进行融合,进而建立静态视觉注意模型。首先,对初级视觉显著图、肤色显著图和头肩部显著图构建高斯金字塔。其次,使用基于区域的融合规则对相同尺度下的显著图进行融合得到梯度金字塔。最后,经图像重构技术得到融合后的总显著图。3)视觉注意焦点的选择和转移。本文使用可形变部位模型进行焦点的选择和判断。首先,计算显著图的最大像素值,使用区域生长法向最大像素值的八邻域方向生长得到视觉注意焦点,之后计算视点的梯度直方图特征并使用隐变量支持向量机判断,完成焦点的转移。实验证明本文建立的静态视觉注意模型的性能好于其它三种模型,在标准行人数据库INRIA上采用拉普拉斯融合策略使得行人检测准确率达到92.78%。4)研究视觉注意机制和深度学习相结合的行人检测方法。首先,通过具有短连接的网络建立自顶向下的视觉注意模型并生成视觉显著图。其次,将视觉显著图和输入图像相乘,产生倍增视觉显著图。最后,将倍增视觉显著图送到检测网络中检测行人。实验证明,本文提出的方法检测性能较好。在Penn-Fudan数据集上的检测准确率为91%,在INRIA数据集上的缺失率为15%,在Daimler数据集上的缺失率为28%。

关键词：视觉注意机制行人检测语义特征图像融合深度学习

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉注意机制的带钢表面缺陷检测研究

基于视觉注意机制的带钢表面缺陷检测研究

作者：徐森河北工业大学

学位级别：硕士

带钢作为钢铁产业一种重要产品,是现代工业发展过程中必备的原材料之一,其表面缺陷会严重影响带钢产品的最终性能。因此,带钢表面缺陷的快速、准确检测具有重大研究意义和价值。基于机器视觉的表面缺陷检测作为一种高效、可靠的无损检... 详细信息

带钢作为钢铁产业一种重要产品,是现代工业发展过程中必备的原材料之一,其表面缺陷会严重影响带钢产品的最终性能。因此,带钢表面缺陷的快速、准确检测具有重大研究意义和价值。基于机器视觉的表面缺陷检测作为一种高效、可靠的无损检测技术,引起了研究者的广泛关注。本文针对传统带钢表面缺陷检测方法在实际应用中检测精度低、实时性差的问题,引入视觉注意机制模型,提出了一种优化Gabor滤波器缺陷检测方法和基于频谱分析的缺陷快速检测方法。本文研究的内容与成果如下:(1)首先,本文阐述了视觉注意机制模型,在传统视觉注意模型的启发下,提出了带钢表面缺陷检测的视觉注意机制模型。然后,利用Gabor滤波器具有良好的方向选择和尺度选择特性,而且符合人类视觉注意机理。本文提出了基于Gabor小波带钢表面缺陷显著性检测方法,并针对传统Gabor滤波器参数较多,检测实时性差的问题,提出了基于复合差分进化的Gabor滤波器优化方法,检测效率有较大提升。(2)为了进一步提升检测算法的实时性和可靠性,从算法复杂度入手,提取图像幅值与相位信息构建了基于频谱分析的带钢表面缺陷显著性检测方法。由于利用了傅里叶变换高效特性,检测效率较高,对于快速运动带钢表面缺陷检测有较好的实时性能。(3)由于外界光照不均匀等因素的影响,相机采集到的图像易出现局部反光现象,本文提出了改进的同态滤波方法去除反光区域的影响;针对显著图像缺陷特征不明显的问题,在传统马氏距离阈值化的基础上,引入像素点加权的方法,提出了基于加权马氏距离阈值化方法,缺陷检测精度上有相应的提高。(4)构建实验室模拟检测平台,设计了交互软件界面。实验结果表明,优化后的Gabor小波检测方法缺陷检测率较高,适用于精密器件、航天材料等对带钢质量要求较高的行业;基于频谱分析的检测方法实时性较高,适用于带钢表面缺陷的快速检测。

关键词：带钢表面缺陷检测视觉注意机制 Gabor滤波器差分进化频谱分析

一种基于视觉注意机制的改进粒子滤波跟踪算法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机应用与软件 2011年第11期28卷 85-88页

作者：田峥徐成杨志邦马翌伦湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙410082

目标跟踪是计算机视觉研究中的一个重要课题,它是目标行为理解的基础,是图像系统连续准确工作的重要部分。针对单一特征跟踪算法识别准确性不高,特别是在遮挡状况下无法对目标特征进行检测和跟踪的问题,考虑到粒子滤波算法在处理非线性... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉研究中的一个重要课题,它是目标行为理解的基础,是图像系统连续准确工作的重要部分。针对单一特征跟踪算法识别准确性不高,特别是在遮挡状况下无法对目标特征进行检测和跟踪的问题,考虑到粒子滤波算法在处理非线性、非高斯跟踪问题上的优越性,提出一种融合颜色、纹理和运动信息等多类特征的改进粒子滤波跟踪算法;并参考人眼的视觉注意机制,根据目标物体在不同场景下对人眼刺激的显著性不同,对目标的各个特征按照显著性强弱排序,并以此对散布粒子进行过滤。与单一特征和多特征目标跟踪算法的对比实验表明,所介绍的算法比基于单一特征的目标跟踪算法具有更高的准确性和鲁棒性,且比多特征跟踪算法的实时性更好。

关键词：目标跟踪粒子滤波多特征融合视觉注意机制

基于视觉注意机制的高分影像变化检测技术研究

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉注意机制的高分影像变化检测技术研究

作者：刘冬华哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着空间遥感技术的飞速发展,对地观测数据的空间分辨率、时间分辨率与光谱分辨率不断提高,高分辨率遥感影像已经广泛的应用于民用与军事领域,如对同一地区进行短期或长期的重访观测能够获取土地覆盖变化、城市扩展情况、军事兵力部署... 详细信息

随着空间遥感技术的飞速发展,对地观测数据的空间分辨率、时间分辨率与光谱分辨率不断提高,高分辨率遥感影像已经广泛的应用于民用与军事领域,如对同一地区进行短期或长期的重访观测能够获取土地覆盖变化、城市扩展情况、军事兵力部署变化等信息。然而应用传统影像处理算法难以对更加丰富的地表和空间信息进行准确与全面的解译,高分影像的优势未能得以体现,其数据量大、纹理细节复杂等特点所带来的解译困难值得深入研究。本论文主要研究多时相高空间分辨率遥感影像的变化检测技术,利用人类视觉注意机制构成的显著性计算模型实现真实变化目标的高精度提取。论文首先阐述了变化检测的概念与算法的一般流程,并分析了高分辨率遥感影像的特点。针对像素级检测算法中多种差异影像计算方法彼此独立、单一方法信息缺失的问题,研究利用多分辨率分解技术融合多种差异影像获取综合差异图,有效解决了不同多时相影像差异图的获取方法间互补信息难以综合利用的问题,为后续变化目标的判定奠定了基础。然后论文分析了高空间分辨率遥感影像变化检测中的技术难点,提出了基于视觉显著性的变化区域确定算法。针对多时相高分辨影像拍摄时刻不同,太阳天顶角、光照强度差异导致的同类地物光谱反射不一致的问题,模仿人类进行变化检测时的信息捕捉过程,在深入研究人类视觉注意机制的基础上,分析了显著性计算模型在真实变化区域判断上的技术优势,并应用于变化检测新算法中,实现了真实变化信息的准确判断,完成了变化区域的高精度获取。论文最后针对高分辨率遥感影像特点,结合像素显著性调整方法完成了变化区域中目标的高精度提取。为解决由于空间分辨率的提高导致同一目标内部在多时相影像间变化程度不一致造成的目标检测不完整问题,结合视觉注意机制与图像分割的原理,进行了像素显著度计算与像素色彩的重新分布,而后运用颜色平滑技术增大目标与背景间像素的显著性差异,完成了差异影像中变化目标的更完整提取,实现了变化检测结果从区域级到目标级的提升。

关键词：高分辨率变化检测融合视觉注意机制像素显著度