基于视觉选择性注意机制的目标检测方法研究

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1、第一章绪论6、人眼的视网膜生理结构和机制[Rodieck，1988][J锄es，2001】。视网膜是神经系统的延续，是视觉系统的第一个信息元件。视网膜不仅完成了信息的采集和转换，而且本身具有高效的信息处理能力，是人类视觉系统优越性、独特性的一个缩影。视网膜位于眼球光学系统的后壁。如图1．3所示，它具有三层生理结构。这三层分别为光感受层、双极性细胞层、节细胞层。三层是倒置排布的，光线先经过节细胞层、双极性细胞层再传至感受器层。图1．3视网膜的三层组织结构视网膜感受器细胞分为锥状细胞与杆状细胞。它们分别属于明视觉和暗视觉感受器。感受器细

2、胞的分布呈现非均匀特性。一般所说的视觉为明视觉，因此锥状细胞是主要研究对象，按锥状细胞的分布视网膜分为三个区域：窝区、近窝区、周边区。光感受器的非均匀分布是注意力机制的生理基础，它保证了人眼对感兴趣区域(窝区)高分辨率的同时压缩周边视觉信息，是视觉系统高效性的体现。下面看一下一种很重要的机制一感受野机制。感受野的概念由Ku街erl953年首次阐明：猫的视网膜节细胞感受野在反映敏感性的空间分布是一个同心圆。美感区域分为兴奋区和抑制区，按兴奋区和抑制区的未知差异，节细胞分为On型(On．center)感受野节细胞和O行型(O昏cente

3、r)感受野节细胞，两种感受野模型如图1．4。后来在对人类近亲猴视网膜的试验中，证实了On型和Ofr型是一种均匀镶嵌式的排列，其总数基本相等[贾云得，2000】。图1．4Ku御er给出的两种感受野4第一章绪论On型和OIjF型节细胞对应的发放特性见图1．5，从图中可以看出两类节细胞的输出与光刺激的关系是截然相反的。On型是中心兴奋外周抑制，o行型为中心抑制外周兴奋。它们分别可以感受到中央比周围明亮的区域和周围比中央明亮的区域。这种感受野机制对仿生视觉有重要的影响。㈣Ligh}审ot伽amter渤蕊^o畦InC翻腑《Ic)Ll曲t·叩叭

4、仰踊踟钾li枞coVe内喝bom●踟t盱and戳Ⅱ蕾删田破10耐■啪b瞪炉喇∞础-二．二=÷0；：：二’二：：毒毒；==：⋯‘●●-一一’1．山LUjjL土U岫U卜甄磊i刊卜磊蒜蕊■on图1．5On型和Off型节细胞对光刺激的响应特性。1．3小结及本文研究内容On通过本章对选择性注意心理学和神经生物学方面的基础研究的学习，我们可以得到以下一些启示：1．建立完整的选择性注意机制必将涉及到物体识别等高层视觉机制的建立并且还需要加入人脑的知识库管理系统。所以，我们应建立数据驱动的选择性注意机制模型，但为了使模型具有实用价值。应当在模型中尽

5、量提供高层知识介入的接口。也就要是建立自下而上与自上而下相结合的系统。2．由于人们在不同的场景时选择注意的分辨率会不同。所以建立的模型分辨率自动适应不同的场景。模型应当是多尺度的。3．引入返回抑制机制以及感受野机制来更好的模仿人类的视觉感知。对本文章节的具体内容安排如下：第一章绪论。首先概述了本文研究的出发点，目的，主要内容以及研究意5罴麟一：iii；U．．．L：一址址一皿呲：牛毕

6、．．上二：lU—nⅡnk—L}．删：衄止一皿一．一班一j删．．．．}L¨．．．．卜第一章绪论义。然后通过对心理学和神经生物学上对视觉选择性注意机制的研究

7、现状进行了分析，指出了对本文工作的指导性作用。第二章视觉选择性注意机制计算模型研究现状。介绍和分析了当前主流的心理学模型和计算机模型。为引出本文的模型奠定了基础。第三章改进的自下而上模型。在Itti所建立的模型的基础上建立了本文的自下而上的选择性注意机制模型。对原模型进行了多处改造使其更加符合人类的视觉感知并给出了大量的实验结果，在该章的最后一个小节对模型的优点和局限性进行了总结。第四章建立完整的计算机模型。将自上而下部分引入到建立的视觉选择性注意机制模型当中。通过对训练图像进行训练得到自上而下的信息来对目标物体的检测进行指导。第五

8、章结合本实验室课题，将其应用到智能车辆驾驶环境检测方面。在实际应用时对模型进行了简化改造以达到更快的处理速度。取得了令人满意的效果第六章总结与展望。首先对本文的主要工作进行了回顾，指出其中值得进一步研究的地方，并就研究思路进行展望。6第二章选择性注意机制计算模型研究现状本文所要建立的模型是选择性注意机制的计算机模型。在前面一章，我们介绍了心理学及神经生物学对视觉选择性注意机制的研究，对我们要建立的计算机模型有很大启示。本章将对当前有代表性的心理学模型和计算机模型进行介绍和分析。2．1选择性注意心理学模型在心理学领域，存在很多视觉注意

9、模型。它们的目的是模拟人类行为数据以便更好的解释和理解人类感知。有些模型只是描述性模型，有些模型却已由计算实现。有关为研究心理学而建立的计算模型的回顾可以在[HeinkeandHumphreys．2004】中找到。以增进计算机视觉系统