刘琼
- 作品数：3 被引量：9H指数：3
- 供职机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：哲学宗教自动化与计算机技术更多>>
- 基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测被引量：3
- 2011年
- 提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.
- 刘琼秦世引
- 关键词：目标检测
- 视觉选择性注意模型化计算中的特征整合权值估计与图像显著性区域提取被引量：3
- 2011年
- 针对视觉选择性注意模型化计算过程中不同特征在整合阶段的权值判定,提出一种基于特征图分布的权值估计方法,并在静态图像显著性区域提取中取得了令人满意的应用效果.首先提取原始图像的颜色、方向和强度特征图像,然后计算各个特征图的广义高斯分布参数与方差,进而给出一种特征图权值估计算法,最后通过对特征图的加权整合与归一化实现对原始图像的显著性区域提取.实验结果表明,通过此方法计算的权值对特征进行加权调制所提取的显著性区域的效果更加符合人眼的观测结果.
- 刘琼秦世引
- 视觉选择性注意的模型化计算及其应用前景被引量：3
- 2010年
- 视觉选择性注意(Visual Selective Attention,VSA)的模型化计算是当今认知信息处理领域的热点前沿研究方向,在计算机智能视觉感知领域有着广阔的应用前景。对近年来视觉选择性注意研究领域的成果进行了回顾,着重对中央区自下而上兴趣圈的产生、视觉任务和物体知识的表达、自上而下与自下而上的双向信息流的汇合以及显性注意分支中凝视点的转移控制等问题中具有较高影响力的模型化计算方法的效能和特点进行了分析与探讨,对相关争论进行了归结和评述。进而通过VSA模型化计算在工程应用领域特别是视频压缩、目标检测、广告设计等方面的成功应用范例展示了其工程应用价值,最后对其应用前景进行了展望。
- 刘琼秦世引李志成
- 关键词：主动视觉视觉选择性注意
