《基於選擇性注意模型的可視媒體文本檢測方法研究》是依託西安交通大學，由劉躍虎擔任項目負責人的重大研究計畫。
基本介紹
- 中文名：基於選擇性注意模型的可視媒體文本檢測方法研究
- 項目類別：重大研究計畫
- 項目負責人：劉躍虎
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
文本檢測是可視媒體高層語義分析、自動語義標註和內容檢索的關鍵技術之一。本項目的目標是借鑑人類視覺感知與認知的選擇性注意與反饋特性，把文本顯著特徵的先驗知識引入傳統的視覺選擇注意計算模型，針對可視媒體中的文本區域，選擇文本模式的特殊顯著特徵，通過視覺底層特徵與高層知識的協作，形成Bottom-up和Top-down的反饋結構，構建適合於文本檢測任務的視覺選擇注意計算模型。該模型通過選擇性顯著特徵提取、特徵顯著圖的競爭與協同計算、以及視覺顯著圖的級聯檢測，解決可視媒體文本顯著區域的快速檢測問題。
結題摘要
本項目借鑑人類視覺感知與認知的選擇注意與反饋機理，針對視覺對象檢測的層次認知計算模型，通過局部單元解析逐步實現對視覺對象的整體認知；探索了自然場景圖像文本區域的快速檢測、隨機森林形狀片段上下文樣本學習的物體檢測以及場景高層語義目標檢測與屬性計算的理論問題；所提出的一種基於格線模型預測的文本圖像幾何變形恢複方法的相關論文已在2012年IEEE T-PAMI上發表，此外，研究開發了兩個具有完全自主智慧財產權的主動視覺識別系統：文本內容變化的非編碼快速檢測系統、大場景微小目標圖像採集雙視覺系統。
