自动尺度选择视觉注意模型在目标识别中的应用

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1、‘单位賴１０１４４分类号ＴＡ／？／／Ｊ编号＿＿＿＿＿硕±学位论文Ｍ目自如足若遂杉患；ｊ違名！括＾Ｈ／禾１／］才义名Ｊ中ｌ硏究生姓名１〕＾（成／＾届ｔｊｒ扣肴４ｚ４ｔ专业）导师姓名论文完成日期房娩皆＾火違ＳｈｅｎｙａｎＬｉｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｇｇｇｙ分类号：TN911.7密级：ＵＤＣ：621.39编号：工程硕士学位论文自动尺度选择视觉注意模型在目标识别中的应用硕士研究生：门赛指导教师：胡玉兰教授学科、专业：电子与通信工程沈阳理工大学2015年12月分类号：TN911.7密级：ＵＤＣ：62

2、1.39编号：工程硕士学位论文自动尺度选择视觉注意模型在目标识别中的应用硕士研究生：门赛指导教师：胡玉兰教授学位级别：工程硕士学科、专业：电子与通信工程所在单位：沈阳理工大学论文提交日期：2015年12月论文答辩日期：2016年3月学位授予单位：沈阳理工大学ClassificationIndex:TN911.7U.D.C:621.39AThesisfortheMasterDegreeofScienceinEngineeringApplicationofVisualAttentionModelwithAutomaticScaleSelectioninTargetRe

3、cognitionCandidate:MenSaiSupervisor:Prof.HuYulanAcademicDegreeAppliedfor:MasterofScienceinEngineeringSpeciality:ElectromicsandCommunicationEngineeringDateofSubmission:December,2015DateofExamination:March,2016University:ShenyangLigongUniversity沈阳理工大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的

4、指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用己在文中指出，并与参考文献相对应。除文中己注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字＞：赛■曰期；乃？／年３月／口曰．＾学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文目：的规定，Ｐ沈阳理工大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳理

5、工大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可心采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）＇＜＾学位论文作者签名；／ｆ指导教师签名１＾］曰期。；曰期：／〇？．３、＾＞／摘要人类在接收大量的视觉信息后，通过一种机制的处理，可以快速定位处于场景中的最感兴趣区域，并给予最高度的关注，这一机制就是视觉注意机制。它能够大大提高人类对于视觉信息的处理效率，因此在计算机图像处理领域得到了广泛应用。尺度空间理论是多尺度图表示的一个框架，观察尺度不同，物体也将以不同的形式呈现，因此对于描述物体

6、的存在有着非常重要的最用。多尺度下的边缘检测技术对于计算机视觉和图像分析中的目标识别任务中起到了重要的作用。本文研究了一些传统经典视觉注意模型和边缘检测算法，在进行相关方面的基础理论知识学习后，阐述了传统方法的优缺点，一致视觉注意模型的生物可信性和提高方法，以及自动尺度选择边缘检测技术对目标识别的重要作用，这些都为课题提供了研究思路。本文在神经生理学研究的基础上，利用了三种典型的视觉注意现象：显著目标具有连续边缘、显著目标具有内部一致性、场景中心对于人眼有着更大的吸引力，即边缘连续性，显著目标的一致性，以及中心吸引性来构成最终的显著图提取算法。首先，分别利用自动尺

7、度选择边缘检测算法和一致视觉注意模型，获得显著目标的连续边缘和一致性区域；其次，由于一致模型所具有的两点缺陷：没有考虑到边缘特性和交叉通道联合的存在，因此利用直接相加的方法将二者统一在一个识别框架内，使边缘连续性和一致性可以优势互补，达到提高识别准确度的效果；再次，利用中心吸引性法则作为补充手段，优化显著目标的识别结果，模拟了人眼更乐于关注场景中心的现象，使新方法具有更高的生物可信性；最后将该算法应用于特定环境下，即复杂背景下的目标识别任务，通过对目标物体进行显著提取来体现其在目标识别任务中的切实高效性。关键词：视觉注意；一致注意模型；边缘检测；自动尺度选择Abs

8、tract