基於目標的注意模型及在圖像分割和目標檢測中的套用

《基於目標的注意模型及在圖像分割和目標檢測中的套用》是依託北京交通大學，由鄒琪擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於目標的注意模型及在圖像分割和目標檢測中的套用
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：鄒琪
• 依託單位：北京交通大學

項目摘要

模擬人類的視覺注意機制解決計算機視覺領域的顯著區域提取和快速目標檢測，是認知科學和計算神經科學的熱點課題，而基於目標的注意對檢測識別具有更直接和更重要的作用。本課題通過借鑑神經科學和認知科學的研究成果，利用數理統計的方法為格式塔規則建模，並據此定義目標級的顯著性；利用機器學習的方法，在知覺組織的基礎上構建具有尺度效應的基於目標的注意模型；為提高模型在複雜場景下的魯棒性，將先驗知識分為弱先驗和強先驗，分別模擬底層神經元在自頂向下信息指導下的回響特性，和利用形狀流形技術，構建任務驅動的注意。研究成果在圖象分割、真實場景中的目標檢測，以及機器視覺等領域都有廣泛套用，將為智慧型化信息處理提供新思路，新技術。

結題摘要

本項目探索注意機制的認知機理以及神經計算模型，並將其套用於目標檢測和圖像分割。該研究對於理解人類視覺神經加工機制，並構建智慧型信息處理系統具有重要意義。在認知機理方面，本項目重點研究了初級視皮層如何為注意機制提供有效輸入，包括V1皮層的不變特徵表示、超完備基、層次化網路拓撲結構對顯著性檢測的影響。研究了格式塔認知心理學對顯著性的定義、形成感知目標的知覺組織過程，以及在此基礎上的圖形背景分割（figure-ground segregation）。在神經計算模型方面，在充分研究了注意機制的認知機理與神經處理模式後，本項目建立了基於初級視皮層的信息編碼的自底向上的注意計算模型。在對弱先驗信息和強先驗信息建立定量的模型後，本項目構建了基於空間和形狀先驗的自頂向下的注意計算模型。在利用機器學習的方法實現了知覺組織的基礎上構建了具有尺度效應的基於目標的注意模型。本項目積極探索了這些模型和方法在目標檢測和圖像分割方面的套用，成功研製了模擬注意機制的交通標識檢測系統，和基於形狀先驗的圖像分割原型系統。在上述實際系統中驗證了理論框架和模型算法的有效性和實用性。總體來說，本項目按照計畫執行。在本項目的資助下，發表研究論文21篇，其中SCI 檢索論文9篇，EI檢索論文13篇，ISTP檢索論文8篇。獲得授權專利一項。培養了博士生4名，碩士生2名。 在圓滿完成基金項目原計畫內容的同時，我們還以此為依託，成功申請到了北京市自然科學基金“模擬初級視皮層的視覺表象模型與驗證”，展開本項目的後繼研究工作。