視覺(jué)注意計(jì)算模型的研究及其應(yīng)用.pdf

1、視覺(jué)注意是人類(lèi)信息加工中一項(xiàng)重要的心理調(diào)節(jié)機(jī)制，是人類(lèi)從外界輸入的大量信息中選擇和保持有用信息，拒絕無(wú)用信息的意識(shí)活動(dòng)，是人類(lèi)視感知過(guò)程中高效性和可靠性的保障。視覺(jué)注意計(jì)算模型的研究，不但有助于探索人類(lèi)視覺(jué)信息處理的工作機(jī)理，而且對(duì)于解決數(shù)據(jù)篩選問(wèn)題和提高計(jì)算機(jī)的信息處理效率有著重要的意義，在圖像分析與圖像理解領(lǐng)域、目標(biāo)檢測(cè)、信息檢索、機(jī)器人視覺(jué)、視頻通訊等領(lǐng)域也有重要的應(yīng)用價(jià)值。 本文對(duì)視覺(jué)注意機(jī)制及其計(jì)算方法進(jìn)行了深入而細(xì)致

2、的研究：分析總結(jié)了視覺(jué)注意機(jī)制的認(rèn)知神經(jīng)學(xué)理論和神經(jīng)加工機(jī)制；以人類(lèi)視覺(jué)加工的生理學(xué)理論為依據(jù)，緊密結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)計(jì)算的要求，構(gòu)建了一個(gè)由特征加工、注意集中和注意控制三部分組成的動(dòng)態(tài)視覺(jué)注意計(jì)算模型的體系結(jié)構(gòu)。提出了一種雙通路和層次化的特征加工結(jié)構(gòu)；提出了一種深度特征和運(yùn)動(dòng)特征度量方法，以反映場(chǎng)景時(shí)空特性對(duì)視覺(jué)注意的影響；通過(guò)IFNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬雙通路的特征整合過(guò)程，實(shí)現(xiàn)注意的集中；提出了一種具有注意保持和喚醒功能的注意控制方式。在此基

3、礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于客體選擇的動(dòng)態(tài)視覺(jué)注意計(jì)算模型。實(shí)驗(yàn)表明：本文所提出的計(jì)算方法是富有成效的。 本文首先總結(jié)了視覺(jué)注意機(jī)制的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)及心理學(xué)理論，從生物視覺(jué)領(lǐng)域找出計(jì)算機(jī)視覺(jué)可借鑒的神經(jīng)生理學(xué)依據(jù)，并以之為出發(fā)點(diǎn)，尋找認(rèn)知心理學(xué)中注意機(jī)制與計(jì)算機(jī)科學(xué)的結(jié)合點(diǎn)，構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)視覺(jué)注意計(jì)算模型的體系結(jié)構(gòu)，并將視覺(jué)注意計(jì)算劃分為特征加工、注意集中和注意控制三個(gè)模塊，實(shí)現(xiàn)認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與視覺(jué)計(jì)算的結(jié)合。 在特征加工的過(guò)程中，解

4、決了特征的選擇，特征的顯著性度量和特征加工的層次三個(gè)方面的問(wèn)題。在特征選擇方面，將特征分為空間特征與非空間特征兩類(lèi)，空間特征的提取是通過(guò)提出一種深度特征與運(yùn)動(dòng)特征的計(jì)算方法來(lái)實(shí)現(xiàn)的，用以反映場(chǎng)景的時(shí)空特性對(duì)視覺(jué)注意的影響；非空間特征通過(guò)提取亮度、顏色和方向特征得到。各類(lèi)特征的顯著性度量依據(jù)視覺(jué)反差計(jì)算實(shí)現(xiàn)。根據(jù)生物視覺(jué)中特征加工層次和功能的差異，空間特征與非空間特征通過(guò)模擬what和where雙通路理論進(jìn)行加工，各類(lèi)特征的顯著圖由子特征

5、之間相互競(jìng)爭(zhēng)和整合得到。 在注意集中方面，以視覺(jué)通路理論為指導(dǎo)，通過(guò)使用亮度特征、顏色特征和方向特征等非空間特征來(lái)描述物體的感受，模擬what通路的主要功能；運(yùn)動(dòng)特征和深度特征等空間特征用來(lái)描述場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)和空間信息，模擬where通路的功能。兩個(gè)通路的整合通過(guò)帶有自學(xué)習(xí)和可調(diào)節(jié)機(jī)制的IFNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脈沖發(fā)放時(shí)間進(jìn)行注意焦點(diǎn)的選擇，當(dāng)兩個(gè)通路的輸入相關(guān)聯(lián)的時(shí)候，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生最大的增益，輸出單元的脈沖發(fā)放時(shí)間會(huì)比

6、非相關(guān)單元的發(fā)放時(shí)間更短。 在注意控制方面，根據(jù)視覺(jué)注意的神經(jīng)控制特點(diǎn)，提出了一種動(dòng)態(tài)視覺(jué)注意模型的注意控制方式。通過(guò)一個(gè)喚醒信號(hào)來(lái)描述視野中新異刺激的強(qiáng)度，根據(jù)喚醒信號(hào)的大小開(kāi)啟或屏蔽閾值來(lái)控制注意保持與注意喚醒狀態(tài)的轉(zhuǎn)換。采用注意焦點(diǎn)跟蹤算法來(lái)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的注意保持；并提出了一種位置增強(qiáng)方法，以提高新異刺激所在位置的視覺(jué)顯著性。 本文的研究比較完整地給出了視覺(jué)注意計(jì)算的思想與方法，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)適用性較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)視覺(jué)注意計(jì)