一种用于复杂目标感知的视觉注意模型

针对自然场景图像中复杂结构目标的快速定位问题,提出一种新的视觉注意模型。对目标进行学习提取显著性图斑,将图斑的特征信息、异质图斑之间的相对位置关系引入视觉注意过程,采用基于图匹配的图斑搜索策略合并与目标特征相似的异质图斑,从而获得注意焦点。与自底向上的视觉注意模型进行实验对比,结果表明该模型能引入复杂结构目标的特征信息和结构信息,降低无效关注次数,提高视觉注意的效率。     

一种基于物体的视觉注意计算模型

为解决基于空间的视觉注意计算模型存在的注意目标不完整、容易转移到无意义区域等问题,提出一种结合空间显著性的基于物体的视觉注意计算模型。检测图像的边缘信息,根据空间视觉显著性度量结果,提取显著值高的封闭边缘,得到感知物体的轮廓。根据各感知物体的大小、位置和显著程度计算其注意度。注意焦点按照注意度递减的顺序在各感知物体之间进行转移。在多幅自然图像上进行实验验证,实验结果表明该模型具有和人类视觉特性相符合的注意效果。     

一种人工情绪模型及其电商计算实验应用

针对电子商务顾客购物人工系统的计算实验研究，提出一种基于状态类比假说的人工情绪模型，给出了情绪的产生、增强、衰落和消失过程的描述方法，研究了外部刺激、情感强度和内部驱动力的计算方法，并进行了模拟分析。基于此人工情绪模型，构建了电商顾客购物的情绪-行为影响关系模型；将其应用于电商顾客购物的计算实验分析。结果表明，该人工情绪模型能较好地应用于电商复杂人工系统顾客购物的计算实验。     

基于人眼视觉特性的图像视觉质量评价方法

为了更好地评价图像质量,在研究人眼视觉模型和人眼视觉特性的基础上,提出一种自顶向下的无参考图像客观质量评价方法。对待评价图像进行分块,并在每个色彩通道中对子块进行计算,输出平均视觉特性值,使评价模型既符合客观质量评价的优点,又兼顾人眼视觉感受,符合人眼主、客观一致性。选取美国TEXAS大学LIVE的图像数据库中图像的主观评价值对方法进行了实验证明,实验结果表明所提方法与主观评价取得了较好的一致性。     

一种用于单摄像机视觉传感技术的新模型

提出了一种用于单摄像机视觉传感测量技术的新模型,该模型采用参数法可直接求解视觉传感测量过程中控制点的三维坐标,进而求出被测点的三维坐标.文中简要介绍了利用单摄像机测量目标三维坐标的工作原理与系统结构,给出了求解新模型的详细计算过程,并通过大量的实验来验证了新模型的正确性与有效性.     

计算视觉及其正则化方法

以视觉信息处理的理论研究为中心课题的计算视觉,是当今世界视觉研究的主流.它不仅在生物智能中为我们全面地理解视觉创造了条件,而且在人工智能中为我们开发自动图象分析系统奠定了基础.本文扼要地论述了 Marr 的视觉理论和 Poggio 的视觉正则化方法,目的是要说明计算方法是研究人和机器的视觉信息处理的一个自然方法.     

视觉选择性注意模型化计算中的特征整合权值估计与图像显著性区域提取

针对视觉选择性注意模型化计算过程中不同特征在整合阶段的权值判定,提出一种基于特征图分布的权值估计方法,并在静态图像显著性区域提取中取得了令人满意的应用效果。首先提取原始图像的颜色、方向和强度特征图像,然后计算各个特征图的广义高斯分布参数与方差,进而给出一种特征图权值估计算法,最后通过对特征图的加权整合与归一化实现对原始图像的显著性区域提取。实验结果表明,通过此方法计算的权值对特征进行加权调制所提取的显著性区域的效果更加符合人眼的观测结果。     

结合立体视觉舒适度的立体图像显著性检测

针对先前的立体图像显著性检测模型未充分考虑立体视觉舒适度和视差图分布特征对显著区域检测的影响,提出了一种结合立体视觉舒适度因子的显著性计算模型.该模型在彩色图像显著性提取中,首先利用SLIC算法对输入图像进行超像素分割,随后进行颜色相似区域合并后再进行二维图像显著性计算;在深度显著性计算中,首先对视差图进行预处理;然后基于区域对比度进行显著性计算;最后,结合立体视觉舒适度因子对二维显著图和深度显著图进行融合,得到立体图像显著图.在不同类型立体图像上的实验结果表明,该模型获得了85%的准确率和78%的召回率,优于现有常用的显著性检测模型,并与人眼立体视觉注意力机制保持良好的一致性.     

人机交互界面中形状特征的视觉显著度计算

形状特征是影响人机交互界面视觉工效的关键因素,为使人机交互界面能更好地 适应用户的生理及心理特性、提升用户体验,需要建构一种人机交互界面中形状特征的视觉显 著度计算模型。在分析形状特征对视觉显著度影响程度的基础上,针对人机交互界面中的典型 形状,利用内接正方形将形状分割为多个部分,使用相关三角形对形状部分的视觉显著度进行 计算,取其中最大值作为形状的视觉显著度,实现形状视觉显著度的量化分析与计算,并通过 眼动追踪实验验证该方法的有效性。     

一种新的边缘检测计算模型和算法

该文分析了普通线性移不变边缘检测算子与人的视觉系统感知光强度变化时性能的不一致性,并根据视知觉原理提出了新的边缘检测模型和算法,由此所获得的边缘检测器不再仅是局部性的而且是兼备全局性的自适应特征提取系统.对一组含有小目标的自然场景图象的实验结果证实,与局部性算子相比,该方法具有优良的从低反差图象中提取边缘特征的性能.     

视觉选择性注意计算模型

提出一种用于智能机器人的视觉注意计算模型．受生物学启发,该模型模仿人类自下而上和自上而下 两种视觉选择性注意过程．通过提取输入图像的多尺度下的多个底层特征,在频域分析各特征图的幅度谱,在空域 构造相应的特征显著图．根据显著图,计算出注意焦点的位置和注意区域的大小,结合给定的任务在各注意焦点之 间进行视觉转移．在多幅自然图像上进行实验,并给出相应的实验结果、定性和定量分析．实验结果与人类视觉注 意结果一致,表明该计算模型在注意效果、运算速度等方面有效．     

视觉假体高阶调制解调系统VLSI优化设计

视觉假体中无线能量传输效率和无线数据传输速率随着信号载频频率增大而减小。为此,提出将16DAPSK高阶调制解调技术应用于视觉假体中。分析16DAPSK在视觉假体中的应用优势,给出16DAPSK超大规模集成电路(VLSI)算法和硬件结构。结合滤波器系数对称、简化的RAG算法图等实现电路的VLSI优化设计。基于DE4平台完成系统硬件验证、数据传输速率、能量传输效率分析与实验。结果表明,系统工作正确,采用16DAPSK技术可简化电路解调硬件结构,解决信道延迟的不定性问题,提高视觉假体应用的可靠性。VLSI优化后的硬件资源减少57%,体积减小,提高了视觉假体临床应用的可行性。较传统低阶调制技术,16DAPSK高阶调制在较高的数据传输速率下,载波频率的降低提高了能量传输效率,解决了能量与数据传输效率矛盾的问题。     

单目视觉伺服研究综述

视觉伺服是机器人视觉领域的研究热点之一,具有十分广泛的应用前景.本文针对单目视觉系统,从视觉伺服的运动映射关系、误差表征、控制律设计、关键影响因素等多个层面,对视觉伺服的研究现状进行了论述,并分析了不同视觉伺服方法的特点,给出了视觉伺服在不同领域的典型应用.最后,指出了视觉伺服未来的主要发展方向.     

A Dynamic Network Model of the Color Visual Pathways for Attentive Recognition

A neural network architecture for the segmentation and recognition of colored and textured visual stimuli is presented. The architecture is based on the Boundary Contour System and Feature Contour System (BCS/FCS) of S. Grossberg and E. Mingolla. The architecture proposes a biologically-inspired mechanism for color processing based on antagonist interactions. It suggests how information from different modalities (i.e. color or texture) can be fused together to form a coherent segmentation of the visual scene. It identifies two stages of visual pattern recognition, namely, a global preattentive recognition of the visual scene followed by a local attentive recognition within a particular visual context. The global and local classification and recognition of visual stimuli use ART-type models of G. Carpenter and S. Grossberg for pattern learning and recognition based on color and texture. One example is presented corresponding to an figure-figure separation task. The architecture provides a mechanism for segmentation, categorization and recognition of images from different classes based on self-organizing principles of perception and pattern recognition.     

融合深度信息的视觉注意计算模型

针对Itti模型在特征选择上的局限性,借鉴心理学中有关视觉注意的研究成果,提出一种融合深度信息的视觉注意计算模型。该模型在基于图像分割的自适应立体匹配基础上提取深度特征,与亮度、方向、颜色特征相结合,实现空间显著性度量,并采用侧抑机制和WTA机制得到注意焦点。实验结果表明,新模型能较好地反映空间立体视觉信息对注意的影响,使计算结果能更符合人类视觉。     

A Computational Model for Early Assessment of Padded Furniture Comfort Performance

Seating comfort has always been a primary issue in the design of padded furniture pieces. This paper proposes a computational model‐based methodology to assist the designer willing to take comfort into account as a primary requirement for padded furniture design. The methodology is based on a virtual mannequin, which can be tailored to reproduce the average target user, and the complete assembly of the main elements composing a typical armchair. Since contact pressure distribution is recognized to be strictly related to seating comfort perception, the contact occurring between these components, during the seating act, was simulated by means of a finite element solver and the resulting contact pressure distribution was computed. Several simulations were carried out with reference to a set of different armchair layout and materials; the obtained results showed a reasonable agreement with the experimental data recorded by means of a capacitive mat. Finally, by using an exemplificative criterion based on comfort‐related pressure distribution parameters, the authors demonstrate the possibility of selecting the best‐performing configurations prior to building a physical prototype. The proposed approach, tested on a complex seat and a wide range of possible materials, can be considered of general applicability since 1) the virtual mannequin, as opposed to what is reported in a number of scientific works, is not requested to closely resemble a single test subject, and 2) the selected seat structure and seat components encompass the most commonly used ones for this kind of product so that a few generally applicable considerations can be drawn.     

基于协同感知的视觉选择注意计算模型

鉴于在任务相关的视觉注意中,需要建立基于任务的视觉注意显著图来引导视觉注意,为此利用与人认知过程相接近的协同感知理论来研究基于任务的视觉注意计算模型,即首先利用协同识别理论研究二义及多义模式的视觉感知,得到协同视觉感知理论;然后将协同视觉感知中的模式与从视觉注意模型中提取的底层视觉特征相对应,利用偏置矩阵的性质计算底层视觉特征间受任务影响而产生的偏置,再由此偏置和底层视觉特征生成基于任务的视觉注意显著图;最后提出了基于协同感知理论的视觉选择注意计算模型。该算法用于基于任务的视觉搜索的实验结果表明,该算法是有效的,在认知上是合理的。     

基于结构失真度的视频加密视觉保密性评价

提出视觉保密性的概念,分析视频质量评价和视觉保密性评价的不同,根据结构相似度理论得到基于结构失真度的评价方法,从结构失真的角度分析视频密文直接解码后得到的密文图像,以客观的评测方法和指标评价视频信息的视觉保密性,并给出评价算法及实验数据。实验结果表明,该评价方法客观、高效、区分度好。