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51.
根据人类视觉感知理论,将自底向上和自顶向下的注意机制相结合,融入到交通标志检测中,提出一种基于视觉注意机制的交通标志检测方法。根据2种注意模型提取颜色、形状、亮度等多种特征,生成显著图,利用WTA网络找到感兴趣区域,即交通标志区域。实验结果表明,该方法能在复杂背景图像中准确定位交通标志。 相似文献
52.
针对大多数视觉注意模型都采用简单加权线性融合的方式获取显著图,提出了一个更符合生物学机制的基于贝叶斯推理的多线索视觉注意模型,模拟视觉系统腹侧通路与背侧通路中的视觉注意过程,采用贝叶斯推理的方式集成自顶向下与自底向上的信息,同时还集成了多种视觉线索,包括形状、颜色和上下文等.利用该模型进行遥感影像中的目标检测与定位的结果表明,该模型能有效的检测出目标并给出目标所在的位置. 相似文献
53.
54.
目的针对传统视频镜头边界检测算法精度低和较复杂等缺点,提出一种基于谱残差显著图和分块灰度直方图相结合计算似然比的算法。方法为了提取有效结构信息作为特征来比较帧间差异,采用谱残差方法得到各帧图片的显著图。将显著图分块并计算各块的灰度直方图数据,进一步提高检测的精度。计算各帧似然率后用文中提出的帧间差指标计算比较帧间差异。结果所提方法的综合检测精度能达到93.82%,对常见影响因素下相邻未变化帧的相似性保持在99%以上。结论实验结果表明,文中算法的检测精度高于传统方法,过程相对简单,对常见影响因素具有较强的鲁棒性。 相似文献
55.
56.
57.
针对目标检测中利用SIFT算法在提取图像特征时提取的背景特征点所占比例较大,提出了一种图像显著区域与SIFT算法相结合的目标匹配方法。为使检测出的极值点与人眼观察到的极值点相似,提出对尺度空间中的图像进行显著区域的检测;为了使特征点具有仿射不变性,对特征点进行椭圆拟合;特征匹配时引入夹角余弦相似度测度方法。实验表明,该算法在实时性以及匹配准确率方面都优于传统的SIFT算法。 相似文献
58.
视觉显著性度量是图像显著区域提取中的一个关键问题,现有的方法主要根据图像的底层视觉特征,构造相应的显著图。不同的特征对视觉显著性的贡献是不同的,为此提出一种能够自动进行特征选择和加权的图像显著区域检测方法。提取图像的亮度、颜色和方向等特征,构造相应的特征显著图。提出一种新的特征融合策略,动态计算各特征显著图的权值,整合得到最终的显著图,检测出图像中的显著区域。在多幅自然图像上进行实验,实验结果表明,该方法在运算速度和检测效果方面都取得了不错的效果。 相似文献
59.
结合视觉显著区检测的特点,本文提出一种面向视觉注意区域检测的运动分割方法。该方法用一种层次聚类方法将特征点的运动轨迹进行聚类。首先用中值偏移算法扩大了不同类型运动之间特征向量的差距,同时缩小了相同运动类型的差别。继而,用一种无监督聚类算法,将不同类型的运动进行分割,同时自动获得运动分类数。最后利用运动分割结果,提出一种结合空间和颜色采样的运动显著区域生成方法。与以往方法相比,该方法能够将不同类型的运动自动进行分割,生成的视觉注意区域更为准确,而且稳定性大幅提高。实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。 相似文献
60.