本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯置信傳播的視覺注意層次模型，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人類視覺系統(tǒng)能幫助人們在有限的資源條件下,從復雜的場景和大量的信息中篩選出顯著或者感興趣的區(qū)域,而忽略、過濾掉那些不關(guān)心的物體。神經(jīng)科學等領(lǐng)域?qū)σ曈X注意機制的研究不僅揭示了人類視覺系統(tǒng)加工視覺信息的工作過程,還為構(gòu)建具有生物可行性的注意模型提供理論依據(jù),并推動了視覺注意模型在計算機視覺領(lǐng)域中的圖像分析和目標檢測等的應(yīng)用。本文深入研究了視覺注意的理論模型、選擇單元、偏向競爭和層次性等有關(guān)的視覺注意機制,并重要研究了基于貝葉斯理論的視覺感知和視皮層信息傳遞。受人類視覺系統(tǒng)采用層次性處理機制能預(yù)測感興趣區(qū)域和進行有效的目標檢測啟發(fā)提出了基于貝葉斯置信傳播的視覺注意層次模型。該模型主要模擬了視皮層的信息處理和傳遞功能提取特征并進行相應(yīng)的加工,通過多通道分離提取顏色特征作為腹側(cè)通路中自底向上的推理線索,利用Gabor濾波器提取方向信息并經(jīng)背側(cè)通路作為自頂向下的位置偏置,然后在貝葉斯框架下集成自底向上的線索和自頂向下的位置偏置,利用置信傳播來推導和計算關(guān)于位置的后驗概率,從而獲得視覺注意的顯著圖。為了分析本文模型的有效性,首先選取自然場景數(shù)據(jù)集進行對比實驗。不僅從計算方法的角度比較本文模型與其他視覺注意模型的差異,還采用多種評價指標定性定量地進行對比。實驗表明本文模型的顯著圖與人眼注視圖更為接近,能更好地預(yù)測人眼感興趣區(qū)域。此外,還利用遙感影像集來評價本文模型的顯著圖,并通過WTA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取FOA方法來提取顯著區(qū)域,結(jié)果表明本文模型較GB和CA模型能更好地實現(xiàn)遙感影像中的目標檢測。

  本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯置信傳播的視覺注意層次模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。