基于視覺(jué)顯著(zhù)性的目標檢測方法與應用研究簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-01-03 17:30
來(lái)源：京東
作者：京東
基于視覺(jué)顯著(zhù)性的目標檢測方法與應用研究
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內容簡(jiǎn)介: 《基于視覺(jué)顯著(zhù)性的目標檢測方法與應用研究》通過(guò)對場(chǎng)景感知的兩種加工模式的研究，提出了自底向上與自頂向下相結合的混合加工模型，并將場(chǎng)景圖像的局部特征與全局特征并行加工處理，通過(guò)特征融合實(shí)現了場(chǎng)景圖像的顯著(zhù)性目標檢測；通過(guò)認知心理學(xué)方法研究了底層視覺(jué)特征對不同類(lèi)別目標識別的影響，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )偏置自適應共振理論模型實(shí)現了模擬與仿真，并實(shí)現了基于視覺(jué)顯著(zhù)性特征的目標快速識別；采用視覺(jué)顯著(zhù)性目標檢測方法實(shí)現了火焰與煙霧目標的識別，通過(guò)提出的傅里葉頻譜時(shí)空差異與多步長(cháng)幀間差累積算法改進(jìn)了現有的視覺(jué)顯著(zhù)性目標檢測方法，提高了目標檢測的準確性與檢測速度。
《基于視覺(jué)顯著(zhù)性的目標檢測方法與應用研究》可作為高等院校計算機視覺(jué)或圖像增強等研究方向的參考教材，也可作為計算機視覺(jué)、模式識別等相關(guān)行業(yè)從業(yè)人員的參考用書(shū)。
《基于視覺(jué)顯著(zhù)性的目標檢測方法與應用研究》可作為高等院校計算機視覺(jué)或圖像增強等研究方向的參考教材，也可作為計算機視覺(jué)、模式識別等相關(guān)行業(yè)從業(yè)人員的參考用書(shū)。
作者簡(jiǎn)介: 劉君玲，女，1974年7月出生，副教授，博士，畢業(yè)于吉林大學(xué)計算機應用專(zhuān)業(yè)。主要研究方向：計算機視覺(jué)、場(chǎng)景理解。近年來(lái)發(fā)表EI檢索論文7篇，中文核心論文1篇；獲實(shí)用新型專(zhuān)利6項，軟件著(zhù)作權2項；主持吉林省科學(xué)研究項目3項，教學(xué)研究項目3項，教學(xué)改革項目1項。獲吉林省科技進(jìn)步獎2項，教學(xué)成果獎1項，教學(xué)研究成果獎2項，教育技術(shù)成果獎3項；獲吉林省首屆微課大賽一等獎。
目錄:第1章 緒論
1．1 視覺(jué)顯著(zhù)性的研究背景與意義
1．2 視覺(jué)顯著(zhù)性目標檢測概述
1．2．1 視覺(jué)顯著(zhù)性目標檢測算法的分類(lèi)
1．2．2 視覺(jué)顯著(zhù)性目標檢測算法的比較分析
1．2．3 視覺(jué)顯著(zhù)性目標檢測技術(shù)的應用
1．3 本書(shū)的研究?jì)热菖c組織框架
1．3．1 本書(shū)的研究?jì)热?
1．3．2 本書(shū)內容的組織框架
第2章 基于場(chǎng)景感知的混合處理模型
2．1 視覺(jué)信息加工模式研究
2．1．1 通用視覺(jué)信息加工模式
2．1．2 主動(dòng)視覺(jué)加工模式
2．1．3 場(chǎng)景感知混合加工模式
2．2 場(chǎng)景感知特征理論研究
2．3 基于混合加工模型的顯著(zhù)目標識別
2．3．1 視覺(jué)特征的提取
2．3．2 基于混合加工模型的顯著(zhù)目標識別過(guò)程
小結
第3章 視覺(jué)認知的心理學(xué)研究與bART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模擬
3．1 快速場(chǎng)景認知的研究
3．1．1 空間尺度在快速場(chǎng)景認知中的作用
3．1．2 顏色特征在快速場(chǎng)景認知中的作用
3．2 視覺(jué)顯著(zhù)特征對目標識別影響的比較研究
3．2．1 心理學(xué)實(shí)驗研究
3．2．2 實(shí)驗設計與分析
3．3 bART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模擬
3．3．1 自適應共振理論
3．3．2 偏置自適應共振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
3．3．3 底層視覺(jué)特征的提取
3．3．4 實(shí)驗研究
小結
第4章 基于視覺(jué)顯著(zhù)性的火焰目標檢測
4．1 視覺(jué)顯著(zhù)區域
4．1．1 傅里葉變換
4．1．2 視覺(jué)差異顯著(zhù)區域的生成
4．2 顯著(zhù)目標對象的提取
4．3 基于顯著(zhù)特征點(diǎn)的火焰檢測
小結
第5章 基于視覺(jué)顯著(zhù)性的復雜場(chǎng)景煙霧檢測
5．1 顯著(zhù)運動(dòng)區域的提取
5．1．1 多步長(cháng)幀間差累積算法
5．1．2 顯著(zhù)運動(dòng)區域提取步驟
5．2 顯著(zhù)運動(dòng)對象的提取
5．2．1 圖像的稀疏表示與字典學(xué)習
5．2．2 稀疏矩陣求解
5．2．3 顯著(zhù)運動(dòng)對象像素點(diǎn)的提取
5．3 煙霧目標檢測
5．3．1 運動(dòng)增長(cháng)區域的提取
5．3．2 煙霧的顏色顯著(zhù)區域檢測
5．4 采用多種方法的顯著(zhù)運動(dòng)目標檢測
小結
參考文獻
1．1 視覺(jué)顯著(zhù)性的研究背景與意義
1．2 視覺(jué)顯著(zhù)性目標檢測概述
1．2．1 視覺(jué)顯著(zhù)性目標檢測算法的分類(lèi)
1．2．2 視覺(jué)顯著(zhù)性目標檢測算法的比較分析
1．2．3 視覺(jué)顯著(zhù)性目標檢測技術(shù)的應用
1．3 本書(shū)的研究?jì)热菖c組織框架
1．3．1 本書(shū)的研究?jì)热?
1．3．2 本書(shū)內容的組織框架
第2章 基于場(chǎng)景感知的混合處理模型
2．1 視覺(jué)信息加工模式研究
2．1．1 通用視覺(jué)信息加工模式
2．1．2 主動(dòng)視覺(jué)加工模式
2．1．3 場(chǎng)景感知混合加工模式
2．2 場(chǎng)景感知特征理論研究
2．3 基于混合加工模型的顯著(zhù)目標識別
2．3．1 視覺(jué)特征的提取
2．3．2 基于混合加工模型的顯著(zhù)目標識別過(guò)程
小結
第3章 視覺(jué)認知的心理學(xué)研究與bART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模擬
3．1 快速場(chǎng)景認知的研究
3．1．1 空間尺度在快速場(chǎng)景認知中的作用
3．1．2 顏色特征在快速場(chǎng)景認知中的作用
3．2 視覺(jué)顯著(zhù)特征對目標識別影響的比較研究
3．2．1 心理學(xué)實(shí)驗研究
3．2．2 實(shí)驗設計與分析
3．3 bART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模擬
3．3．1 自適應共振理論
3．3．2 偏置自適應共振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
3．3．3 底層視覺(jué)特征的提取
3．3．4 實(shí)驗研究
小結
第4章 基于視覺(jué)顯著(zhù)性的火焰目標檢測
4．1 視覺(jué)顯著(zhù)區域
4．1．1 傅里葉變換
4．1．2 視覺(jué)差異顯著(zhù)區域的生成
4．2 顯著(zhù)目標對象的提取
4．3 基于顯著(zhù)特征點(diǎn)的火焰檢測
小結
第5章 基于視覺(jué)顯著(zhù)性的復雜場(chǎng)景煙霧檢測
5．1 顯著(zhù)運動(dòng)區域的提取
5．1．1 多步長(cháng)幀間差累積算法
5．1．2 顯著(zhù)運動(dòng)區域提取步驟
5．2 顯著(zhù)運動(dòng)對象的提取
5．2．1 圖像的稀疏表示與字典學(xué)習
5．2．2 稀疏矩陣求解
5．2．3 顯著(zhù)運動(dòng)對象像素點(diǎn)的提取
5．3 煙霧目標檢測
5．3．1 運動(dòng)增長(cháng)區域的提取
5．3．2 煙霧的顏色顯著(zhù)區域檢測
5．4 采用多種方法的顯著(zhù)運動(dòng)目標檢測
小結
參考文獻
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