《生物視覺和認知心理學啟發的目標檢測算法研究》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由鄭永斌擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：生物視覺和認知心理學啟發的目標檢測算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：鄭永斌
- 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
常規計算機視覺技術難以在複雜、動態、多變的自然場景中可靠檢測目標，存在速度慢、檢測率低、適應性差等問題。而生物視覺的物體檢測能力遠勝於計算機視覺，其機理可為提高物體檢測性能提供新的線索:（1）通過引入視覺注意機制設計了快速目標粗定位算法，提高目標檢測速度；（2）設計具有生物視覺特性的底層特徵和符合格式塔理論的中層特徵，提高目標檢測的“檢測率-誤檢率”性能和適應能力；（3）模擬“背側”視覺通路設計視頻中運動目標的檢測算法；（4）研究高度不超過30像素的小目標的特殊檢測問題，通過引入人眼對比機制和眼動機制，設計圖像中小目標的檢測算法，通過引入複眼視覺的側抑制及運動敏感機制，設計了視頻中運動小目標的檢測算法。本課題是計算機視覺、生物視覺以及認知心理學的交叉研究，一方面對解決自動目標獲取、複雜環境感知等關鍵問題具有現實意義和套用價值，另一方面還有助於推動生物視覺和認知心理學的研究。
結題摘要
生物視覺和認知心理學的機制或模型能夠為計算機視覺領域的目標檢測和跟蹤算法研究提供啟發。本項目完成了基於生物視覺的目標檢測和跟蹤技術研究，從生物視覺、認知心理學和行為學的角度出發，對人類視覺系統的對比機制、視覺注意機制和眼動機制這三種機制進行了模擬，並將這三種機制有機的結合起來，提出並實現了一種受視覺系統啟發的目標（包括小目標）檢測和跟蹤算法，並構建了基於視景的仿真實驗系統，通過大量實驗驗證了算法的準確性、適應性和魯棒性。另外，在深度學習成為研究熱點的背景下，本項目在提取格式塔中層圖像特徵研究方面，探索了採用深度學習框架通過監督學習來模擬Gestalt心理學中的接近律、相似律、連續性定律、求簡律和閉合律，提取符合Gestalt心理學規律的特徵。本課題是計算機視覺和生物視覺的交叉研究，研究成果有利於提高目標檢測算法和跟蹤算法的性能，包括提升速度、“檢測率-誤檢率”性能以及對目標解析度、部分遮擋、背景複雜、圖像質量等因素的適應能力，有利用縮小算法與實際套用需求的差距。
