《面向複雜動態環境的新型視覺注意力選擇計算模型研究》是依託東北大學，由陳東嶽擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向複雜動態環境的新型視覺注意力選擇計算模型研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：陳東嶽
- 依託單位：東北大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
視覺注意力模型是計算機視覺領域相對較新的一個研究方向，它通過對視頻或圖像中最感興趣的區域進行選取，增強計算機視覺系統的實時性、有效性和智慧型化程度，是既具有理論研究價值又具有市場套用前景的研究課題。面向複雜動態環境的注意力計算模型一方面考慮到了計算機視覺系統在實際中可能面對的環境的複雜性和任務的多樣性，另一方面將生物視覺機制引入到計算模型中。該模型通過添加特徵整合模組將基於空間的顯著性轉化為基於目標的顯著性，通過時空聯合預測模組為複雜環境下不同層次的顯著性構建統一的檢測標準，通過帶有反饋機制的目標識別模組使模型具有簡單的記憶和邏輯推理能力，從而全面提高模型的工作效率，準確性和智慧型化程度。課題目標是構建一個能夠適應複雜動態環境和非特定任務的注意力計算模型；為注意力模型在計算機視覺系統中的實際套用建立理論基礎與實驗平台；促進神經科學與計算科學在視覺系統方面的交叉與合作。
結題摘要
項目主要針對視覺注意力計算模型及其在模式識別、圖像處理和計算機視覺領域的套用開展了研究工作。具體完成的研究內容包括面向目標顯著性檢測的“注意前粗分割”算法、基於空域特徵的圖像顯著性檢測算法、基於頻域特徵的圖像和視頻顯著性算法、以及視覺注意力選擇模型在場景識別、目標檢測和目標跟蹤方面的套用。提出了基於超像素與CRF模型的注意前目標粗分割算法、基於多特徵融合與目標預選取的顯著性檢測算法、基於多維幅度譜調製的圖像與視頻顯著性檢測算法及其生物相似性分析模型、基於視覺顯著性檢測的靜態場景特徵選擇與提取算法、基於特徵顯著性的人體檢測與跟蹤霍夫森林算法、基於視覺注意力選擇模型的CT圖像腰椎間盤定位與分割算法,。建立了以六輪移動機器人為載體的動態視覺注意力選擇實驗平台，設計開發了視覺顯著性檢測算法Matlab工具箱一套、視覺目標跟蹤算法matlab工具箱一套。發表SCI、EI檢索論文？？篇，在此項目的基礎上參與申獲國家863子課題1項、遼寧省自然科學基金1項、高校基礎科研業務費重大科技創新項目1項。培養碩士研究生8人、博士研究生3人，比較圓滿地完成了研究計畫中規劃的科研與人才培養工作。
