版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,圖像和視頻數(shù)據(jù)日益膨脹,人們希望能夠從中快捷地獲取有用信息。近年來,人類視覺注意機(jī)制引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。它是指人類在分析視覺場(chǎng)景時(shí),能夠迅速地、有選擇地找到“感興趣的”部分,忽略冗余信息的一種認(rèn)知能力,從而著重處理海量視野信息中最重要的部分。因此,在圖像或視頻處理中,加入視覺顯著性,對(duì)于提高處理效率和準(zhǔn)確率具有重要的意義。鑒于此,本文構(gòu)建了一種基于時(shí)空運(yùn)動(dòng)顯著性的跟蹤方法。依據(jù)視皮層中的運(yùn)動(dòng)信息層次處理機(jī)
2、制,提取運(yùn)動(dòng)信息,實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)顯著性的度量;在粒子濾波框架下,利用時(shí)空運(yùn)動(dòng)顯著圖和顏色直方圖預(yù)測(cè)目標(biāo)狀態(tài),從而完成跟蹤。另外,針對(duì)聚集效應(yīng)對(duì)顯著性機(jī)制的影響,重點(diǎn)關(guān)注影響聚集顯著性的人臉特征,并將人臉特征和其他底層特征相結(jié)合,通過多核學(xué)習(xí)框架,實(shí)現(xiàn)聚集場(chǎng)景人臉顯著性檢測(cè)。
本文主要開展了以下工作:
(1)總結(jié)分析了當(dāng)前視覺顯著性時(shí)間特性和空間特性的研究現(xiàn)狀,概述了視覺顯著性的經(jīng)典計(jì)算模型。闡述了人類視覺系統(tǒng)中的運(yùn)動(dòng)信息處
3、理機(jī)制,包括視覺通路層次結(jié)構(gòu)、簡(jiǎn)單細(xì)胞和復(fù)雜細(xì)胞建模等,為仿生運(yùn)動(dòng)特征建模奠定基礎(chǔ)。
(2)從大腦視皮層對(duì)運(yùn)動(dòng)信息的層次處理機(jī)制出發(fā),構(gòu)建了一種視頻序列的時(shí)空運(yùn)動(dòng)信息表征方式,即通過3D時(shí)空濾波器完成對(duì)運(yùn)動(dòng)信號(hào)的底層編碼、最大化匯集算子完成運(yùn)動(dòng)特征的局部編碼;再利用前后幀之間的時(shí)間關(guān)聯(lián)性實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)顯著性度量,即在運(yùn)動(dòng)顯著性的度量過程中加入歷史幀信息和衰落因子,使得歷史幀對(duì)當(dāng)前幀的影響隨時(shí)間逐漸增強(qiáng),使得較早歷史信息對(duì)跟蹤的干擾較
4、小;
(3)在時(shí)空運(yùn)動(dòng)顯著圖的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種融合時(shí)空運(yùn)動(dòng)顯著性的目標(biāo)跟蹤方法,首先為了彌補(bǔ)運(yùn)動(dòng)信息中色彩信號(hào)的損失,將其與通過對(duì)立色計(jì)算生成色彩顯著圖進(jìn)行整合,生成視頻幀的最終顯著圖;最后,在粒子濾波框架下,將最終顯著圖與顏色直方圖相結(jié)合,用來衡量不同預(yù)測(cè)狀態(tài)與觀測(cè)狀態(tài)之間的相關(guān)性,進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。在目標(biāo)跟蹤過程中加入視覺顯著性,能夠增強(qiáng)顯著的目標(biāo)區(qū)域,抑制干擾區(qū)域,提升跟蹤性能;
(4)分析了聚集場(chǎng)景下的顯著性機(jī)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 視覺顯著性應(yīng)用研究.pdf
- 視覺顯著性檢測(cè)方法及其應(yīng)用研究.pdf
- 自然圖像的視覺顯著性特征分析與檢測(cè)方法及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于壓縮域的視覺顯著性檢測(cè)及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于時(shí)空視覺顯著性的視頻火焰檢測(cè).pdf
- 基于低秩矩陣的視覺顯著性檢測(cè)及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于仿人視覺的顯著性目標(biāo)分割識(shí)別及其應(yīng)用研究.pdf
- 視覺顯著性物體檢測(cè)方法及應(yīng)用研究.pdf
- 基于時(shí)空顯著性的視頻顯著區(qū)域檢測(cè)研究.pdf
- 視覺顯著性檢測(cè)研究.pdf
- 視覺顯著性在草圖目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf
- 自底向上的視覺顯著性檢測(cè)方法與應(yīng)用研究.pdf
- 視覺顯著性模型研究及其在影像處理中的應(yīng)用.pdf
- 視覺顯著性在視頻目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf
- 視覺顯著性檢測(cè)模型研究及應(yīng)用.pdf
- 視覺顯著性區(qū)域計(jì)算及顯著性物體分割方法研究.pdf
- 基于視覺顯著性的視頻偏色檢測(cè)的應(yīng)用研究.pdf
- 基于自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)特性的視覺顯著性模型研究.pdf
- 基于顯著性分析的視覺注意模型研究.pdf
- 圖像顯著性檢測(cè)研究及其應(yīng)用.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論