导读:本文包含了视觉注意论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:视觉,模型,算法,机制,稳态,梯度,交通标志。
视觉注意论文文献综述
许永恩,马汉杰,冯杰,程萍,杨芷婷[1]（2019）在《基于改进边缘检测的视觉注意计算模型》一文中研究指出本文主要针对传统Itti视觉注意计算模型,引入边缘特征信息,优化视觉注意计算模型.在引入边缘特征信息的过程中,本文对Canny边缘检测算法进行改进:以改进后的双边滤波算法代替高斯滤波从而更好的保持边缘,借鉴Sobel算子从4个方向计算梯度幅值来代替原方法中的从2个方向来计算的过程,利用改进的OTSU算法选取双阈值代替手动设置阈值,从而降低图像分割时的误检、漏检现象.在实验中,我们发现,该方法相较于建立在普通Canny算法基础上的Itti视觉注意计算模型,对显着区域的提取效果上有很大的提高.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年12期）
柴瑛桢,侯雨婷,曹桂乾,胡燕翔[2]（2019）在《视觉注意机制在游戏画面设计中的应用》一文中研究指出本文针对ITTI视觉注意力模型的出现规律和交互过程中的表现,介绍了游戏交互界面中注意的引入、注意的引导、注意的维持等在游戏中的交互形式应当如何设计,才能达到有效吸引用户视觉注意的目的,由此提高用户的视觉特性,提升游戏画面的设计质量和效率。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年21期）
曾朝平,琚丽君,张建辰[3]（2019）在《基于聚类降维和视觉注意机制的高光谱影像分类》一文中研究指出将基于多尺度显着性检测的视觉注意机制引入到高光谱影像的噪声去除和图像增强处理中,并基于分层聚类算法,提出一种结合聚类降维和视觉注意机制的高光谱影像分类方法。以Indian数据集和Pavia数据集为例,开展降维、显着性映射图获取和支持向量机监督分类实验。结果表明,本文方法能够较大地提升高光谱影像的分类精度和效率。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2019年21期）
于平平,齐林,马苗立,王震洲,郝芳芳[4]（2019）在《基于视觉注意机制和形状特征的交通标志检测方法》一文中研究指出交通标志的颜色和形状与周围环境存在强烈的反差,利用这一特点,提出了一种基于视觉注意机制和形状特征的交通标志检测方法.首先进行图像预处理,然后采用自底向上的视觉注意模型,提取图像的颜色、亮度、方向等初级特征,将其线性组合得到显着图,得到交通标志的感兴趣域,实现交通标志的粗检测;在此基础上,根据交通标志的几何特征描述进一步检测感兴趣区域中的图形形状,实现交通标志的细检测.最后分别基于软件和嵌入式平台对算法的检测准确性和稳定性进行验证,结果表明,与已有算法相比,所提方法可以很好的克服光照或复杂环境的干扰,显着提高交通标志检测的准确率,具有一定的优越性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年21期）
郝红勋,卫宗敏[5]（2019）在《HUD状态下飞行员视觉注意资源分配机制研究》一文中研究指出为了解决平视显示器(Head Up Display,HUD)飞行中的注意资源分配问题,基于飞行模拟器,设计双作业飞行任务开展相关研究。基于事件相关电位(Event Related Potential,ERP)技术,选取行为绩效和P300成分为评价指标,采用oddball模式,在双作业飞行任务条件下开展实验研究。结果表明:随主任务难度的增加,主、辅任务的作业绩效均显着下降,被试者对HUD上异常信息的正确操作率降低,且反应时间延长;随主任务难度的增加,由辅任务所诱发的P300的波幅显着降低。在实验结果的基础上,最终提出了HUD状态下飞行员视觉注意资源分配机制。(本文来源于《中国安全生产科学技术》期刊2019年09期）
许敏鹏,程秀敏,明东[6]（2019）在《不同视觉注意状态调制稳态视觉诱发电位特征的可分性研究》一文中研究指出注意将我们的心理资源集中到感兴趣事件的处理上,是一种重要的行为和认知过程。识别注意力状态对提高工作绩效、减少失误的发生具有重要意义。然而,至今还没有能够直接并客观检测注意力状态的方法。基于视觉注意对稳态视觉诱发电位(SSVEP)具有调节效应这一事实,本文设计了10 Hz稳态视觉刺激背景下的go/no-go实验范式,以探究不同视觉注意状态调制SSVEP特征的可分性。实验记录了15名在校研究生志愿者高、低视觉注意力状态下的脑电信号,高、低视觉注意力状态由行为学反应情况判定。研究分析了高、低视觉注意力状态下SSVEP信号的差异,并采用相关分类算法对这种差异进行了识别。结果表明,判别典型模式匹配(DCPM)算法相比线性判别分析(LDA)算法和典型相关分析(CCA)算法分类识别效果更佳,正确率可达76%。研究结果证明,不同视觉注意状态调制的SSVEP特征具有可分性,这为视觉注意力状态的监测提供了新方法。(本文来源于《生物医学工程学杂志》期刊2019年05期）
金薷薏,包呼格吉乐图[7]（2019）在《视觉选择性注意空间位置的优先效应对目标识别的影响》一文中研究指出采用注意线索技术探讨角度和空间位置对视觉选择性注意的影响.实验1被试对出现在屏幕上的"E"或"H"按键反应.实验2被试对呈现的叁个字母中不同的一个字母按键反应.结果发现各个角度和位置的反应时有显着差异.实验1出现目标刺激的反应时呈现"V"字空间梯度,出现上视野优势和中心位置的优先效应;实验2出现下视野优势和返回抑制效应.根据以上结果,空间位置和角度都影响目标识别的反应时,优先效应随着任务难度的增加而消失.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2019年08期）
赵谦,薛改样,杨新花[8]（2019）在《基于视觉注意机制的行人目标检测》一文中研究指出在分析现有运动目标检测算法的基础上,针对叁帧差分检测易出现空洞及边缘不连续等问题,提出一种基于视觉注意机制的行人目标检测算法。该算法首先,通过借鉴人类视觉显着性现有的研究成果获得视觉显着图;其次,使用一种逻辑迭代叁帧差分法,将其与基于区域搜索迭代的内轮廓填充法相结合,获得运动区域,融合两种算法提取出ROI;最后,采用HOG特征结合SVM分类器对ROI进行行人检测。对比实验结果表明,该算法连通性好,准确率高达97%以上。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年07期）
杨强,王钰灵,蒋玉石,陈蛇[9]（2019）在《视觉显着性对横幅广告注意及记忆效果的影响研究》一文中研究指出目前对横幅广告视觉注意和记忆效果的研究出现了"独特性观"和"盲视观"两种矛盾的观点。本研究从任务驱动的视角出发,引入计算神经科学的视觉注意计算模型,借助眼动追踪技术,探讨不同任务驱动下横幅广告的视觉显着性对消费者的注意和记忆效果的影响。结果表明:在不同任务驱动下,横幅广告的视觉显着性对消费者的注意及记忆效果的影响具有显着差异。具体而言,在浏览任务中,视觉显着性高的横幅广告比视觉显着性低的横幅广告能带来更好的广告注意及记忆效果;在搜索任务中,不同视觉显着性水平的横幅广告对消费者的注意和记忆效果的影响没有显着差异。本研究丰富了计算神经科学在营销领域的运用,为企业选择合适的网络广告策略提供借鉴。(本文来源于《运筹与管理》期刊2019年06期）
吕杰,罗芳颖,袁泽剑[10]（2019）在《目标搜索与识别的视觉注意网络与学习方法》一文中研究指出提出一种循环视觉注意网络来同时进行目标搜索和识别。该网络能够从图像中自动选择一个局部观测序列,通过融合局部详细表观和粗略上下文视觉信息,实现视觉目标的高精度定位与识别,比传统的滑动窗口和全图卷积的方法具有更高的目标搜索效率。此外,提出了一种混合损失函数来对网络参数进行端到端的多任务学习,特别在视觉注视点序列损失函数中引入随机性和目标启发的组合策略,可以有效地挖掘更丰富的上下文信息,保证注意点快速接近视觉目标。建立了一个真实场景数据集来验证该模型在感兴趣目标和小目标搜索与识别的性能。试验结果表明,该方法通过几个注视点转移,就能够在一幅图像上预测一个视觉目标的准确边框,并在大图像上获得比较高的搜索速度。开放源代码用于该方法验证与比较分析。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年11期）
视觉注意论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文针对ITTI视觉注意力模型的出现规律和交互过程中的表现,介绍了游戏交互界面中注意的引入、注意的引导、注意的维持等在游戏中的交互形式应当如何设计,才能达到有效吸引用户视觉注意的目的,由此提高用户的视觉特性,提升游戏画面的设计质量和效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
视觉注意论文参考文献
[1].许永恩,马汉杰,冯杰,程萍,杨芷婷.基于改进边缘检测的视觉注意计算模型[J].计算机系统应用.2019
[2].柴瑛桢,侯雨婷,曹桂乾,胡燕翔.视觉注意机制在游戏画面设计中的应用[J].电子技术与软件工程.2019
[3].曾朝平,琚丽君,张建辰.基于聚类降维和视觉注意机制的高光谱影像分类[J].激光与光电子学进展.2019
[4].于平平,齐林,马苗立,王震洲,郝芳芳.基于视觉注意机制和形状特征的交通标志检测方法[J].数学的实践与认识.2019
[5].郝红勋,卫宗敏.HUD状态下飞行员视觉注意资源分配机制研究[J].中国安全生产科学技术.2019
[6].许敏鹏,程秀敏,明东.不同视觉注意状态调制稳态视觉诱发电位特征的可分性研究[J].生物医学工程学杂志.2019
[7].金薷薏,包呼格吉乐图.视觉选择性注意空间位置的优先效应对目标识别的影响[J].赤峰学院学报(自然科学版).2019
[8].赵谦,薛改样,杨新花.基于视觉注意机制的行人目标检测[J].计算机仿真.2019
[9].杨强,王钰灵,蒋玉石,陈蛇.视觉显着性对横幅广告注意及记忆效果的影响研究[J].运筹与管理.2019
[10].吕杰,罗芳颖,袁泽剑.目标搜索与识别的视觉注意网络与学习方法[J].机械工程学报.2019
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