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基于视觉显著性的目标检测方法与应用研究

作者: 刘君玲著

出版社: 科学出版社

出版时间: 2018-04

版次: 1

ISBN: 9787030568182

定价: 48.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 97页

字数: 123千字

正文语种: 简体中文

分类: 工程技术

5人买过

　　《基于视觉显著性的目标检测方法与应用研究》通过对场景感知的两种加工模式的研究，提出了自底向上与自顶向下相结合的混合加工模型，并将场景图像的局部特征与全局特征并行加工处理，通过特征融合实现了场景图像的显著性目标检测；通过认知心理学方法研究了底层视觉特征对不同类别目标识别的影响，采用神经网络偏置自适应共振理论模型实现了模拟与仿真，并实现了基于视觉显著性特征的目标快速识别；采用视觉显著性目标检测方法实现了火焰与烟雾目标的识别，通过提出的傅里叶频谱时空差异与多步长帧间差累积算法改进了现有的视觉显著性目标检测方法，提高了目标检测的准确性与检测速度。
　　《基于视觉显著性的目标检测方法与应用研究》可作为高等院校计算机视觉或图像增强等研究方向的参考教材，也可作为计算机视觉、模式识别等相关行业从业人员的参考用书。　　刘君玲，女，1974年7月出生，副教授，博士，毕业于吉林大学计算机应用专业。主要研究方向：计算机视觉、场景理解。近年来发表EI检索论文7篇，中文核心论文1篇；获实用新型专利6项，软件著作权2项；主持吉林省科学研究项目3项，教学研究项目3项，教学改革项目1项。获吉林省科技进步奖2项，教学成果奖1项，教学研究成果奖2项，教育技术成果奖3项；获吉林省首届微课大赛一等奖。第1章绪论
1．1 视觉显著性的研究背景与意义
1．2 视觉显著性目标检测概述
1．2．1 视觉显著性目标检测算法的分类
1．2．2 视觉显著性目标检测算法的比较分析
1．2．3 视觉显著性目标检测技术的应用
1．3 本书的研究内容与组织框架
1．3．1 本书的研究内容
1．3．2 本书内容的组织框架

第2章基于场景感知的混合处理模型
2．1 视觉信息加工模式研究
2．1．1 通用视觉信息加工模式
2．1．2 主动视觉加工模式
2．1．3 场景感知混合加工模式
2．2 场景感知特征理论研究
2．3 基于混合加工模型的显著目标识别
2．3．1 视觉特征的提取
2．3．2 基于混合加工模型的显著目标识别过程
小结

第3章视觉认知的心理学研究与bART神经网络模拟
3．1 快速场景认知的研究
3．1．1 空间尺度在快速场景认知中的作用
3．1．2 颜色特征在快速场景认知中的作用
3．2 视觉显著特征对目标识别影响的比较研究
3．2．1 心理学实验研究
3．2．2 实验设计与分析
3．3 bART神经网络模拟
3．3．1 自适应共振理论
3．3．2 偏置自适应共振理论神经网络模型
3．3．3 底层视觉特征的提取
3．3．4 实验研究
小结

第4章基于视觉显著性的火焰目标检测
4．1 视觉显著区域
4．1．1 傅里叶变换
4．1．2 视觉差异显著区域的生成
4．2 显著目标对象的提取
4．3 基于显著特征点的火焰检测
小结

第5章基于视觉显著性的复杂场景烟雾检测
5．1 显著运动区域的提取
5．1．1 多步长帧间差累积算法
5．1．2 显著运动区域提取步骤
5．2 显著运动对象的提取
5．2．1 图像的稀疏表示与字典学习
5．2．2 稀疏矩阵求解
5．2．3 显著运动对象像素点的提取
5．3 烟雾目标检测
5．3．1 运动增长区域的提取
5．3．2 烟雾的颜色显著区域检测
5．4 采用多种方法的显著运动目标检测
小结

参考文献
内容简介:
　　《基于视觉显著性的目标检测方法与应用研究》通过对场景感知的两种加工模式的研究，提出了自底向上与自顶向下相结合的混合加工模型，并将场景图像的局部特征与全局特征并行加工处理，通过特征融合实现了场景图像的显著性目标检测；通过认知心理学方法研究了底层视觉特征对不同类别目标识别的影响，采用神经网络偏置自适应共振理论模型实现了模拟与仿真，并实现了基于视觉显著性特征的目标快速识别；采用视觉显著性目标检测方法实现了火焰与烟雾目标的识别，通过提出的傅里叶频谱时空差异与多步长帧间差累积算法改进了现有的视觉显著性目标检测方法，提高了目标检测的准确性与检测速度。
　　《基于视觉显著性的目标检测方法与应用研究》可作为高等院校计算机视觉或图像增强等研究方向的参考教材，也可作为计算机视觉、模式识别等相关行业从业人员的参考用书。
作者简介:
　　刘君玲，女，1974年7月出生，副教授，博士，毕业于吉林大学计算机应用专业。主要研究方向：计算机视觉、场景理解。近年来发表EI检索论文7篇，中文核心论文1篇；获实用新型专利6项，软件著作权2项；主持吉林省科学研究项目3项，教学研究项目3项，教学改革项目1项。获吉林省科技进步奖2项，教学成果奖1项，教学研究成果奖2项，教育技术成果奖3项；获吉林省首届微课大赛一等奖。
目录:
第1章绪论
1．1 视觉显著性的研究背景与意义
1．2 视觉显著性目标检测概述
1．2．1 视觉显著性目标检测算法的分类
1．2．2 视觉显著性目标检测算法的比较分析
1．2．3 视觉显著性目标检测技术的应用
1．3 本书的研究内容与组织框架
1．3．1 本书的研究内容
1．3．2 本书内容的组织框架

第2章基于场景感知的混合处理模型
2．1 视觉信息加工模式研究
2．1．1 通用视觉信息加工模式
2．1．2 主动视觉加工模式
2．1．3 场景感知混合加工模式
2．2 场景感知特征理论研究
2．3 基于混合加工模型的显著目标识别
2．3．1 视觉特征的提取
2．3．2 基于混合加工模型的显著目标识别过程
小结

第3章视觉认知的心理学研究与bART神经网络模拟
3．1 快速场景认知的研究
3．1．1 空间尺度在快速场景认知中的作用
3．1．2 颜色特征在快速场景认知中的作用
3．2 视觉显著特征对目标识别影响的比较研究
3．2．1 心理学实验研究
3．2．2 实验设计与分析
3．3 bART神经网络模拟
3．3．1 自适应共振理论
3．3．2 偏置自适应共振理论神经网络模型
3．3．3 底层视觉特征的提取
3．3．4 实验研究
小结

第4章基于视觉显著性的火焰目标检测
4．1 视觉显著区域
4．1．1 傅里叶变换
4．1．2 视觉差异显著区域的生成
4．2 显著目标对象的提取
4．3 基于显著特征点的火焰检测
小结

第5章基于视觉显著性的复杂场景烟雾检测
5．1 显著运动区域的提取
5．1．1 多步长帧间差累积算法
5．1．2 显著运动区域提取步骤
5．2 显著运动对象的提取
5．2．1 图像的稀疏表示与字典学习
5．2．2 稀疏矩阵求解
5．2．3 显著运动对象像素点的提取
5．3 烟雾目标检测
5．3．1 运动增长区域的提取
5．3．2 烟雾的颜色显著区域检测
5．4 采用多种方法的显著运动目标检测
小结

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基于视觉显著性的目标检测方法与应用研究

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