1) visual attention computational model
视觉注意计算模型
2) computer model of visual attention
视觉注意计算机模型
3) segmentation edge contour object(SECO) model
基于轮廓的视觉注意计算模型(SECO模型)
4) visual attention model
视觉注意力模型
1.
Image retrieval using visual attention model is a new research direction.
利用视觉注意力模型进行图像检索是一个新的研究方向。
5) Visual Attention Model
视觉注意模型
1.
Digital image watermarking algorithm based on visual attention model
基于视觉注意模型的数字图像水印算法
2.
To model the attention mechanism of human visual system,a visual attention model by fusing spatiotemporal features was proposed.
为了对人类视觉系统(HVS)中的注意机制进行建模,提出了一种基于时空特征融合的视觉注意模型。
3.
The feature maps with respect to intensity, color and orientation are firstly extracted from the input color RGB image by using the bottom-up visual attention model.
首先利用自底向上的视觉注意模型对输入的彩色图片分别提取出强度、车牌颜色、车牌边框方向三类特征图;然后将特征图整合成视觉显著图,并对视觉显著图进行二值化,得到车牌的候选区域;最后结合输入图片水平方向上的边缘信息,以及车牌的长宽比例、跳变次数等特征,准确提取车牌区域。
6) computational model of attention
注意计算模型
补充资料：计算机视觉中的结构光法
计算机视觉中的结构光法
structured light method in computer vision
避免复杂的对应点匹配间题，更是成为研究的热点，研究成果不断涌现。已经出现了利用结构光法进行三维信息获取的比较成熟的商品化系统，结构光法成为在特定应用中普遍使用的一种三维信息获取方法。 结构光法的基本思想是利用投射光中的几何结构信息帮助提取景物的三维几何信息。下面以最常用的投射光为平面光面的例子说明结构光方法的基本原理。从图1可见，当由光源发出的平面光面投射到景物上时，在景物上就出现一明亮的光条，由于其它部分比较暗淡，只有这明亮光条部分才能被拍摄和被检测到，并在成象系统中成象。成象系统中每个成象点和成象系统的焦点确定了一条三维空间中的视线，而产生这个象点的景物点亦必然在此视线上。此外，这个景物点也保证是位于三维空间的光面上，而光面与视线仅相交于一点。由于光面的方向及位置可以是预先设置的，是已知的，因而通过计算视线与光面的交点就可以得到景物点的三维空间的位置。实用中，光面可以由激光或一条狭长缝隙的投射光来产生。成象设备应当只能检测到投射产生的光条，这就意味着成象是在暗室中进行的。但是，如果成象设备装有适当的滤光镜，以激光作为投射光的系统就能在正常光线下工作。而且激光的另一个优点是它能聚焦成非常薄的光面，因此在结构光法中把激光作为投射光源最为常见。摄象镜头图1结构光法原理图J isuanji shijue zhong de}一egou guongfa计算机视觉中的结构光法(structu阁lightmethod in comPuter vision)利用具有一定光栅几何结构形状的光源投射到景物上，通过计算光栅变形获取三维景物信息的方法。投射光栅的结构形式可以是斑点、线条、网格、圆等等。 三维景物信息的获取是计算机视觉中的主要问题。传统的方法是利用成象设备获取景物的灰度图象，从灰度图象中获取三维信息。由于图象中各灰度值包含了物体表面的几何形状、反射特性、纹理、照度及成象设备特性等大量间接信息，使得从灰度图象中提取景物的三维信息，进行景物的识别与理解变得非常困难。人们开始试图研究获取景物的三维空间信息的直接方法，结构光法就是其中的一种。1971年P.M.Will和K.S.PellllingtOll将光格投射到景物上计算景物的三维信息，获得景物的深度图象(或称距离图象)，成为使用结构光法的最早的实例。使用深度图象与使用灰度图象相比可以更为便利地解决景物理解和识别中的有关问题，因此引起人们极大的关注。结构光法由于其结构简单，可以
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