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公开(公告)号：CN101984452A
公开(公告)日：2011-03-09
申请号：CN201010532357.6
申请日：2010-10-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种灰度图中视觉注意区域转移预测方法，包括四个步骤：确定领导者，寻找追随者，计算显著值，显著值排序。确定领导者是指计算所有像素的侧电位，并根据得到的侧电位和阈值确定像素中的领导者。寻找追随者是指对每一个领导者在所有像素中依据连通性和相似性确定其追随者，形成不同区域，一个区域可能包括多于一个的领导者，但是在实际计算机实施过程中如果一个领导者追随其他领导者则判为追随者。计算显著值是指把已经得到区域分别进行计算，一个区域对应一个显著值。显著值排序是指按照显著值的大小对所有的区域排序并取前三个区域。本发明把人类视觉系统的选择性注意功能成功的引入到计算机视觉系统中，能够模拟和预测人眼视点在不同区域间进行注意转移。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101814180B
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN200910236276.9
申请日：2009-10-23
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部耦合神经振子网络的简单灰度图像分割方法，包括：建立视觉图像输入层，建立神经元振子网络振荡层，建立目标之间分离层。视觉图像输入层负责将视觉图像与神经元振子网络振荡层上神经网络中的神经元振子建立一一对应关系；神经元振子网络振荡层负责通过模拟人脑视觉皮层中功能柱对视觉图像处理的功能来对每个神经元振子建立动力学系统模型，使得每个振子产生振荡，并在相邻振子的局部耦合作用下产生同步振荡；目标之间分离层负责根据同步振荡结果通过采取去同步机制实现视觉图像上目标区域之间的分离。本发明分析了神经元振子产生振荡以及同步振荡的参数设置要求，对于认识和理解图像分割具有指导作用和理论意义。
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公开(公告)号：CN101894295A
公开(公告)日：2010-11-24
申请号：CN201010199227.5
申请日：2010-06-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种用神经网络模拟注意转移的方法，包括视觉图像输入层，神经元振子网络振荡层，注意转移实现层。视觉图像输入层将灰度图像的灰度值输入到神经动力网络中，神经元振子网络振荡层，将神经网络中的每个振子根据FitzHugh-Nagumo模型建立起来的动力学系统模型耦合形成神经动力网络，注意转移实现层通过改变参数实现在已经同步的不同物体间实现注意转移，当前受到关注的物体神经发放的频率会增大。本发明立足于神经动力学系统，通过对FitzHugh-Nagumo模型的分析和改造形成对人眼注意转移视觉处理的简单模拟，对进一步研究人的视觉处理机制有重要的理论和现实意义。
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公开(公告)号：CN101894295B
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201010199227.5
申请日：2010-06-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种用神经网络模拟注意转移的方法，包括视觉图像输入层，神经元振子网络振荡层，注意转移实现层。视觉图像输入层将灰度图像的灰度值输入到神经动力网络中，神经元振子网络振荡层，将神经网络中的每个振子根据FitzHugh-Nagumo模型建立起来的动力学系统模型耦合形成神经动力网络，注意转移实现层通过改变参数实现在已经同步的不同物体间实现注意转移，当前受到关注的物体神经发放的频率会增大。本发明立足于神经动力学系统，通过对FitzHugh-Nagumo模型的分析和改造形成对人眼注意转移视觉处理的简单模拟，对进一步研究人的视觉处理机制有重要的理论和现实意义。
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公开(公告)号：CN101984452B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010532357.6
申请日：2010-10-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种灰度图中视觉注意区域转移预测方法，包括四个步骤：确定领导者，寻找追随者，计算显著值，显著值排序。确定领导者是指计算所有像素的侧电位，并根据得到的侧电位和阈值确定像素中的领导者。寻找追随者是指对每一个领导者在所有像素中依据连通性和相似性确定其追随者，形成不同区域，一个区域可能包括多于一个的领导者，但是在实际计算机实施过程中如果一个领导者追随其他领导者则判为追随者。计算显著值是指把已经得到区域分别进行计算，一个区域对应一个显著值。显著值排序是指按照显著值的大小对所有的区域排序并取前三个区域。本发明把人类视觉系统的选择性注意功能成功的引入到计算机视觉系统中，能够模拟和预测人眼视点在不同区域间进行注意转移。
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公开(公告)号：CN101814180A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN200910236276.9
申请日：2009-10-23
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部耦合神经振子网络的简单灰度图像分割方法，包括：建立视觉图像输入层，建立神经元振子网络振荡层，建立目标之间分离层。视觉图像输入层负责将视觉图像与神经元振子网络振荡层上神经网络中的神经元振子建立一一对应关系；神经元振子网络振荡层负责通过模拟人脑视觉皮层中功能柱对视觉图像处理的功能来对每个神经元振子建立动力学系统模型，使得每个振子产生振荡，并在相邻振子的局部耦合作用下产生同步振荡；目标之间分离层负责根据同步振荡结果通过采取去同步机制实现视觉图像上目标区域之间的分离。本发明分析了神经元振子产生振荡以及同步振荡的参数设置要求，对于认识和理解图像分割具有指导作用和理论意义。
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