隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)及其人工智能的高速發(fā)展,計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究工作邁向了一個(gè)空前火熱的高潮。相比于人類視覺系統(tǒng)對(duì)外界信息的優(yōu)秀的處理機(jī)制,計(jì)算機(jī)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以與之相比。因此,通過對(duì)人類以及動(dòng)物的視覺系統(tǒng)的不斷實(shí)驗(yàn)研究,計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的專家們?cè)谧罱鼛资晏岢隽舜罅康挠?jì)算機(jī)模型。同時(shí),隨著智能監(jiān)控,智能機(jī)器人,無人機(jī)導(dǎo)航等飛速發(fā)展,針對(duì)圖像和視頻中的基于目標(biāo)的分析和研究工作具有巨大的價(jià)值。本文分析研究了生物視覺注意機(jī)制的計(jì)算模型,提出了基于生物視覺機(jī)制的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)以及顯著目標(biāo)檢測(cè)算法。本文的主要工作如下。第一,研究發(fā)現(xiàn)飛行昆蟲由于復(fù)眼構(gòu)造特殊,利用光流來控制自身的各種飛行行為,模仿飛行昆蟲視覺機(jī)理的基于光流的計(jì)算機(jī)視覺算法成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)。因此,在本文第三章中我們提出了一種改進(jìn)的光流法計(jì)算視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的算法。首先,我們提出了一種時(shí)空梯度定義來指導(dǎo)對(duì)比度計(jì)算,它可以在前景目標(biāo)周圍分配高的顯著值,同時(shí)避免了難以克服的空洞效應(yīng)。其次,我們根據(jù)運(yùn)動(dòng)梯度的幅度值的比較,來自適應(yīng)的融合時(shí)間梯度和空間梯度信息。最后,我們?cè)诔袼氐乃缴嫌?jì)算平均光流直方圖,通過超像素塊間的運(yùn)動(dòng)信息的對(duì)比計(jì)算來提取運(yùn)動(dòng)目... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

人類視覺系統(tǒng)的視覺通路眼睛視神經(jīng)外側(cè)膝狀體視皮層

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖2-1人類視覺系統(tǒng)的視覺通路眼睛作為視覺系統(tǒng)的前端，接收外部的視覺刺激即光信號(hào)，并在眼底視網(wǎng)膜形成光學(xué)影像，同時(shí)，視網(wǎng)膜將光學(xué)影像轉(zhuǎn)變?yōu)樯窠?jīng)信號(hào)，以神經(jīng)信號(hào)的形式通過視覺神經(jīng)傳入大腦的視覺中樞進(jìn)行更高級(jí)的處理和分析，使得靈長(zhǎng)類動(dòng)物包括人類都具有視覺認(rèn)知能力。自從上世界末期，隨著計(jì)算機(jī)硬件和軟件技術(shù)的快速提高，及生物神經(jīng)科學(xué)的蓬勃發(fā)展，科學(xué)家們能夠定性、定量地對(duì)眼睛和大腦中視網(wǎng)膜、腦皮層等這些重要的視覺認(rèn)知部位的各個(gè)區(qū)域，從生理結(jié)構(gòu)到功能特點(diǎn)進(jìn)行深入的科學(xué)實(shí)驗(yàn)和分析。經(jīng)過多年不懈努力，研究者們不僅發(fā)現(xiàn)了視覺信息通路，而且也了解了視皮層的每個(gè)子區(qū)域的功能特征，并根據(jù)視覺系統(tǒng)的形成過程，將視覺信息處理分為視網(wǎng)膜階段、早期視覺信息處理階段和中后期視覺信息處理階段，這個(gè)模型框架被應(yīng)用到很多機(jī)器計(jì)算模型中[44]。從低層視覺信息到高級(jí)視覺信息處理框架如圖2-2所示。圖2-2視覺信息處理的一般框架[44]眼睛視神經(jīng)外側(cè)膝狀體視皮層

第二章視覺系統(tǒng)的生理基礎(chǔ)及其理論模型11圖2-3大腦的兩條視覺通路[45]2.2.2大腦的視覺通路簡(jiǎn)介1983年，Mishkin和Ungerleider等人根據(jù)對(duì)猴子的大腦損傷研究，首次提出視覺平行加工理論[46]，認(rèn)為靈長(zhǎng)類動(dòng)物的視覺系統(tǒng)中存在兩個(gè)信息流，一個(gè)是腹側(cè)流(VentralStream)，一個(gè)是背側(cè)流(DorsalStream)，具體結(jié)構(gòu)如圖2-3所示。這兩個(gè)信息流對(duì)應(yīng)著兩條視覺通路。一條視覺通路（腹側(cè)流）將從視網(wǎng)膜上接收到的視覺信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)樯窠?jīng)信號(hào)，沿腹側(cè)傳遞到膝狀體(LGN)，再到初級(jí)視皮層區(qū)域(V1,V2,V4)、下顳葉皮層(IT)，最終視覺神經(jīng)信號(hào)到達(dá)腹外側(cè)額葉前部皮層，這條通路往往被認(rèn)為是“內(nèi)容通路”(WhatPathway)，用來進(jìn)行形狀、顏色等靜態(tài)特征檢測(cè)，并在目標(biāo)識(shí)別中發(fā)揮作用，而且人類大腦的長(zhǎng)期記憶也和該通路有關(guān)。另一條視覺通路（背側(cè)流），也是從視網(wǎng)膜開始，將視覺神經(jīng)信號(hào)沿背部傳遞到側(cè)膝體(LGN)，再經(jīng)過初級(jí)視皮層區(qū)域(V1,V2)、中顳葉區(qū)(MT或V5)、后頂葉皮層(PPC)，最終視覺神經(jīng)信號(hào)到達(dá)背外側(cè)額葉前部皮層，這條通路通常簡(jiǎn)稱為“空間通路”(WherePathway)，用來處理空間中位置、動(dòng)作及其他和空間有關(guān)的信息[44]。腹側(cè)通路和背側(cè)通路的視覺信號(hào)，最終在前額葉皮層(FEF)交匯，然后傳遞到上丘(SC)等與控制眼球運(yùn)動(dòng)有關(guān)的大腦區(qū)域，從而引發(fā)選擇性注意。兩條視覺通路的信息流如圖2-4所示。從行為經(jīng)驗(yàn)看，知覺過程中what通路和where通路總是伴隨出現(xiàn)、聯(lián)系在一塊的（同時(shí)激活）。腹側(cè)流（what通路）感知機(jī)制的關(guān)鍵貢獻(xiàn)是識(shí)別可能的和實(shí)際的目標(biāo)對(duì)象，并選擇適當(dāng)?shù)男袨槁肪�來處理這些對(duì)象。但是這個(gè)動(dòng)作的后續(xù)實(shí)現(xiàn)是背側(cè)流（where通路）的工作。Where通路在選擇目標(biāo)對(duì)象時(shí)不起任何作用，背側(cè)流腹側(cè)流

【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]基于視覺認(rèn)知理論的視頻目標(biāo)檢測(cè)及分割研究[D]. 涂錚錚.安徽大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于時(shí)空特征的視覺顯著性檢測(cè)方法研究[D]. 馮思琴.重慶郵電大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3506685